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公开(公告)号：CN111243572B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202010035558.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于说话人博弈的多人语音转换方法，包括以下步骤：训练时，首先使用常用的音频处理工具（如Librosa等）对所有说话人的语音数据进行声学特征的抽取，然后采用以下步骤进行模型训练：（1）鉴别器主要分为编码层和判别层，使用多层CNN堆叠的鉴别器的编码层逐步下采样得到当前声学特征输入的语义信息表示，并作为鉴别器的判别层的输入。本发明还提供了一种基于说话人博弈的多人语音转换系统。本发明的有益效果是：可直接建模转换关系，在充分考虑了说话人数量较多情况下捕捉说话人音色信息的难点，以多说话人博弈建模语音转换关系，可提供更加稳定、性能更好的转换效果。
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公开(公告)号：CN119809701A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510289812.0
申请日：2025-03-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06Q30/0202 , G06Q40/04 , G06N3/084 , G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种债券自动定价方法及系统，包括：运行债券表示计算模型，打开债券向量数据库；对新成交债券交易数据进行预处理，得到预处理后的近期新成交债券交易数据，更新债券表示计算模型和债券向量数据库；将预处理后的待预测债券输入债券表示计算模型，得到待预测债券表示向量；构建待预测债券的动态对比库；将待预测债券表示向量和动态对比库输入相似券计算模块，得到与待预测债券对应的相似券有序列表，输入定价模块，得到待预测债券的定价。本发明实现了基于深度学习的债券自动定价以及相似债券自动推荐，提高了债券定价的准确性和效率。给没有经验的交易员或者投资经理提供一个债券的参考价格，提高债券定价市场的智能化与精准化。
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公开(公告)号：CN111243572A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010035558.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明提供了一种基于说话人博弈的多人语音转换方法，包括以下步骤：训练时，首先使用常用的音频处理工具（如Librosa等）对所有说话人的语音数据进行声学特征的抽取，然后采用以下步骤进行模型训练：（1）鉴别器主要分为编码层和判别层，使用多层CNN堆叠的鉴别器的编码层逐步下采样得到当前声学特征输入的语义信息表示，并作为鉴别器的判别层的输入。本发明还提供了一种基于说话人博弈的多人语音转换系统。本发明的有益效果是：可直接建模转换关系，在充分考虑了说话人数量较多情况下捕捉说话人音色信息的难点，以多说话人博弈建模语音转换关系，可提供更加稳定、性能更好的转换效果。
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