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公开(公告)号：CN109815152A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910099651.3
申请日：2019-01-31
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种程序崩溃类型预测方法及系统，其中方法包括：提取当前崩溃信息中的类型预测特征；利用所述类型预测特征以及预先训练的崩溃类型预测模型，得到初步预测结果；根据达到预设标准阈值的所述初步预测结果，确定最终预测结果。本发明能够帮助编程人员快速且准确地定位到崩溃原因所在，不仅了克服现有技术中人工分析崩溃原因的弊端，而且使识别出的崩溃类型覆盖更广、更为精确。
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公开(公告)号：CN113409798A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110694011.4
申请日：2021-06-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G10L19/00
Abstract: 本发明公开了一种车内含噪语音数据生成方法、装置以及设备，本发明的构思在于预先采集纯实景车噪及纯人声声源以构造出车用语音素材库，该车用语音素材库中的音频资源用于与用户所提需求结合，分别得到符合用户期望的车内含噪语音数据的两个独立元素，纯人声声源以及纯实景车噪，然后将匹配出的纯人声声源以及纯实景车噪进行通道融合，生成用户所需的目标车内含噪语音数据。本发明实现了对语音素材的复用，解决了当前实车实景人工录制方式费时、费力、高成本等弊端，并有效提升了车用交互语音数据样本的制作效率。
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公开(公告)号：CN108647874A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810421678.5
申请日：2018-05-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例提供一种门限阈值确定方法及装置，属于验证识别领域。该方法包括：获取第一门限阈值，第一门限阈值是基于第二门限阈值及门限阈值评价曲线所确定的，门限阈值评价曲线是基于当前场景下影响场景验证结果的评价指标所生成的，第二门限阈值是基于sigmoid函数以及门限阈值评价曲线所确定的；对第一门限阈值及第二门限阈值进行加权平均，将求和结果作为最终的门限阈值。由于在确定最终的门限阈值过程中可将sigmoid函数与门限阈值评价曲线进行结合，从而可使得输出结果唯一。与此同时，通过将第一门限阈值及第二门限阈值进行加权平均，可提高最终的门限阈值的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113409798B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202110694011.4
申请日：2021-06-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G10L19/00
Abstract: 本发明公开了一种车内含噪语音数据生成方法、装置以及设备，本发明的构思在于预先采集纯实景车噪及纯人声声源以构造出车用语音素材库，该车用语音素材库中的音频资源用于与用户所提需求结合，分别得到符合用户期望的车内含噪语音数据的两个独立元素，纯人声声源以及纯实景车噪，然后将匹配出的纯人声声源以及纯实景车噪进行通道融合，生成用户所需的目标车内含噪语音数据。本发明实现了对语音素材的复用，解决了当前实车实景人工录制方式费时、费力、高成本等弊端，并有效提升了车用交互语音数据样本的制作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113742216A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202110845950.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种检测机器学习引擎的效率的方法、装置和存储介质，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括多个训练样本，训练样本包括机器学习引擎的特征参数以及与特征参数对应的第一效率结果；利用训练样本对效率预测模型进行训练；基于待测试机器学习引擎的特征参数与训练后的效率预测模型，生成待测试机器学习引擎的第二效率结果。通过上述方式，本申请能够快速计算出待测试机器学习引擎的工作效率，节省测试时间。
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公开(公告)号：CN113535549A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110691032.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种测试数据的扩充方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述测试数据的扩充方法包括：获取原始数据集；其中，所述原始数据集包括至少一种业务类别的测试数据；利用第一分类模型对所述原始数据集进行业务分类，得到每个业务类别所对应的原始数据子集；针对各所述业务类别，利用所述业务类别的数据扩充策略对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充，得到所述业务类别的第一扩充数据子集；将各所述业务类别的第一扩充数据子集进行合并，得到扩充数据集。上述方案，能够有效的提高数据采集的效率和质量。
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公开(公告)号：CN108647874B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810421678.5
申请日：2018-05-04
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明实施例提供一种门限阈值确定方法及装置，属于验证识别领域。该方法包括：获取第一门限阈值，第一门限阈值是基于第二门限阈值及门限阈值评价曲线所确定的，门限阈值评价曲线是基于当前场景下影响场景验证结果的评价指标所生成的，第二门限阈值是基于sigmoid函数以及门限阈值评价曲线所确定的；对第一门限阈值及第二门限阈值进行加权平均，将求和结果作为最终的门限阈值。由于在确定最终的门限阈值过程中可将sigmoid函数与门限阈值评价曲线进行结合，从而可使得输出结果唯一。与此同时，通过将第一门限阈值及第二门限阈值进行加权平均，可提高最终的门限阈值的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113535549B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202110691032.0
申请日：2021-06-22
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
IPC: G06F11/36 , G06F18/2431 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本申请公开了一种测试数据的扩充方法、装置、设备及计算机可读存储介质，其中，所述测试数据的扩充方法包括：获取原始数据集；其中，所述原始数据集包括至少一种业务类别的测试数据；利用第一分类模型对所述原始数据集进行业务分类，得到每个业务类别所对应的原始数据子集；针对各所述业务类别，利用所述业务类别的数据扩充策略对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充，得到所述业务类别的第一扩充数据子集；将各所述业务类别的第一扩充数据子集进行合并，得到扩充数据集。上述方案，能够有效的提高数据采集的效率和质量。
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公开(公告)号：CN113742216B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202110845950.4
申请日：2021-07-26
Applicant: 科大讯飞股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种检测机器学习引擎的效率的方法、装置和存储介质，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括多个训练样本，训练样本包括机器学习引擎的特征参数以及与特征参数对应的第一效率结果；利用训练样本对效率预测模型进行训练；基于待测试机器学习引擎的特征参数与训练后的效率预测模型，生成待测试机器学习引擎的第二效率结果。通过上述方式，本申请能够快速计算出待测试机器学习引擎的工作效率，节省测试时间。
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