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公开(公告)号：CN117765951B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311224332.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G10L17/04 , G10L21/0208
Abstract: 本申请公开了一种用于电话语音识别的信息处理方法及装置，其中方法包括获取非电话信道语音数据，并对所述非电话信道语音数据进行随机速度扰动，得到第一语音数据；对所述第一语音数据添加噪声和混响数据，得到第二语音数据；对所述第二语音数据进行音频降采样，并将降采样后的数据进行电话信道传输模拟，得到第三语音数据；基于所述第三语音数据，对预设的声纹识别用模型进行训练，以作为训练样本对所述预设的声纹识别用模型进行训练。通过特定的数据增强方式得到的数据用于声纹识别系统模型训练，实现少数据量情况下的电话信道声纹识别模型的训练，进而克服了在没有真实的电话数据可用的情况下将难以针对电话数据实施模型的训练的问题。
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公开(公告)号：CN118571266A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410851231.7
申请日：2024-06-28
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G10L25/63 , G10L15/26 , G10L13/08 , G10L19/018
Abstract: 本发明涉及语音合成技术领域，具体涉及一种身份加密的情感语音合成方法及系统；包括输入模块、语音特征提取模块、情感分析模块、文本转换模块、语音合成模块、加密处理模块和输出模块，情感分析模块用于根据声学特征识别出用户的情感倾向，得到情感分析结果；文本转换模块用于分别将情感分析结果、原始语音数据进行文本转换，分别得到情感分析文本数据、原始语音文本数据；语音合成模块用于将情感分析文本数据、原始语音文本数据转换为合成语音；加密处理模块用于对合成语音进行加密；通过上述方式，实现在保留语音自然度和表达丰富性的同时，保证语音消息隐私安全。
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公开(公告)号：CN118245994A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410425927.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G06F21/32 , G06V40/70 , G06V40/16 , G06V40/40 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/18 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/51
Abstract: 本发明涉及身份验证技术领域，具体涉及一种多模态身份验证系统及方法；包括声纹识别模块、唇语识别模块、人脸识别模块、活体检测模块、数字语音密码锁模块、数据整合模块和结果评估模块，声纹识别模块用于分析用户个体的声音特征，进行身份验证；唇语识别模块用于识别说话内容；人脸识别模块用于识别和验证个体身份；活体检测模块用于判断是否为真实的人类面部；数字语音密码锁模块用于分析语音信号中的数字内容和说话者的声音特征验证身份；数据整合模块用于融合声纹、唇语、人脸及数字语音密码；结果评估模块用于对融合结果进行评估，通过上述方式，实现身份验证中更加稳健和可靠的验证过程，提高身份验证的安全性能。
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公开(公告)号：CN116055061B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202310058677.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
Abstract: 基于哈希加密的声纹认证隐私保护方法，对提取的声纹特征向量进行处理，生成二进制哈希声纹特征向量，通过随机投影然后带量化将得到的二进制哈希特征向量转换为位序列，生成哈希串特征向量q1，并将其保存到服务端。提取待验证语音音频数据的声纹特征向量，对声纹特征向量进行处理，生成二进制哈希声纹特征向量，通过随机投影然后带量化将得到的二进制哈希特征向量转换为位序列，生成哈希串特征向量q2；由哈希串特征向量q2与服务端哈希串特征向量q1进行匹配，计算q2于q1的汉明距离，得到决策结果，如完全匹配则认证，若否则拒绝。解决了声纹特征不被他人利用、泄露或篡改，保护使用者隐私的难题。
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公开(公告)号：CN119599812A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411803504.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及保险欺诈识别技术领域，具体涉及一种基于AI的保险欺诈预防与检测系统；包括数据收集模块、数据预处理模块、模型训练模块和可解释性分析模块，数据预处理模块与数据收集模块连接，模型训练模块分别与数据预处理模块和可解释性分析模块连接；数据收集模块，用于从多种数据源中获取数据，处理后进行整合；数据预处理模块，用于对整合后的数据进行预处理，获取归一化数据；模型训练模块，用于构建欺诈检测模型，并针对预处理后的数据做出决策；可解释性分析模块，用于展示决策结果，并与用户进行交互；通过上述方式，实现对数据进行欺诈检测后提供决策过程，能够保险公司和监管机构更好地理解和信任检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119444386A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411603959.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G06Q40/02 , G06Q40/04 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于AI的反洗钱模式识别系统，包括数据采集处理模块、数据增强模块、训练优化模块、预警评估模块、数据学习模块和数据生成模块，通过这样引入机器学习和深度学习技术，使其具备动态适应性的特征，传统的反洗钱系统通常依赖于静态的规则集，这些规则在面对不断演变的洗钱手段时往往显得滞后，而本发明的系统通过不断学习新的数据，更新和优化识别模型，能够动态适应新的洗钱模式和复杂的交易行为，这种灵活性使得系统在面对未知的威胁时仍能保持高效的识别能力。
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公开(公告)号：CN117812186A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410034901.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数字信息传输技术领域，具体涉及一种多人匿名元宇宙会议系统及方法，多人匿名元宇宙会议方法包括：建立多个虚拟说话人的TTS说话人库，将输入文字转换成相应说话人的语音输出；对参与者的语音进行语音识别，将参与者的语音输入转化为文本信息；对语音和文本信息进行加密保护，将语音和文本信息进行端到端的加密传输；根据用户选择的匿名身份，在电话会议中生成相应的数字化虚拟人物形象；实时捕捉参与者的面部表情，匿名传输参与者的面部表情；本发明能够为电话会议提供参与者匿名功能，以保护用户的隐私并提升用户体验。
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公开(公告)号：CN117524253A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410011919.4
申请日：2024-01-04
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
IPC: G10L25/30 , G10L25/48 , G10L25/18 , G10L21/007 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/09 , H04L65/75 , H04L65/40 , H04L9/00
Abstract: 本发明涉及音频修复技术领域，具体涉及一种针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏方法及其设备；使用短时傅里叶变换将音频信号分成多个时间段，并在每个时间段内计算其频谱表示；使用自回归模型以及循环神经网络模型对其进行建模和预测；使用卷积神经网络对其进行建模和预测；将时域和频域的预测结果进行合并，得到完整的音频信号预测结果；在针对网络音频丢包的低延迟修复和隐藏设备中，包括模型训练模块、数据加密模块和音频修复模块；通过上述方式，实现实时隐藏错误的能力有助于减轻丢包造成的音频损伤，从而提高现实场景中音频播放的质量。
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公开(公告)号：CN116055061A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310058677.X
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
Abstract: 基于哈希加密的声纹认证隐私保护方法，对提取的声纹特征向量进行处理，生成二进制哈希声纹特征向量，通过随机投影然后带量化将得到的二进制哈希特征向量转换为位序列，生成哈希串特征向量q1，并将其保存到服务端。提取待验证语音音频数据的声纹特征向量，对声纹特征向量进行处理，生成二进制哈希声纹特征向量，通过随机投影然后带量化将得到的二进制哈希特征向量转换为位序列，生成哈希串特征向量q2；由哈希串特征向量q2与服务端哈希串特征向量q1进行匹配，计算q2于q1的汉明距离，得到决策结果，如完全匹配则认证，若否则拒绝。解决了声纹特征不被他人利用、泄露或篡改，保护使用者隐私的难题。
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公开(公告)号：CN118737146A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410911980.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京龙垣信息科技有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆技术领域，具体涉及一种个性化车载语音助手学习系统及方法，个性化车载语音助手学习系统包括语音识别处理模块、智能响应交互模块、学习适应模块和用户行为分析模块；语音识别处理模块用于捕捉和解析用户的语音指令；智能响应交互模块用于生成个性化的响应并管理整个交互过程；学习适应模块用于不断学习和适应用户的变化；用户行为分析模块用于收集和分析用户的行为数据；本发明综合运用了语音识别、用户行为分析、智能响应生成和持续学习适应的技术，各个模块构成了一个高效、灵活且对用户友好的系统，能够通过长期与用户互动，学习并适应用户的语音习惯、偏好和行为模式，提供个性化服务。
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