公开(公告)号：CN119864025A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411970649.6

申请日：2024-12-30

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 刘权 ,  葛学志 ,  华磊 ,  梅林海 ,  王士进 ,  刘聪

IPC: G10L15/22 ,  G10L15/26

Abstract: 本申请提出一种语音交互方法、装置、设备、芯片、介质及产品，应用于车辆语音技术领域。其中，该语音交互方法包括：获取语音指令；获取语音指令的上下文信息，上下文信息包括当前的车辆状态信息和历史对话信息，历史对话信息包括车载语音系统在过去时间的多轮对话信息；根据语音指令和上下文信息，生成反馈信息，反馈信息指示在车辆状态信息下是否执行语音指令指示的车辆操作以及与历史对话信息不重复的答复内容；根据反馈信息，输出语音指令对应的答复语音。在车载语音交互场景中，该方案提高了车载语音系统生成的语音回复的准确性和个性化程度。

公开(公告)号：CN112463964A

公开(公告)日：2021-03-09

申请号：CN202011386332.X

申请日：2020-12-01

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 葛学志 ,  刘权 ,  陈志刚 ,  王志国 ,  胡国平

IPC: G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种文本分类及模型训练方法、装置、设备及存储介质，本申请首先将训练文本集划分为若干份训练文本子集，并利用每一子集训练对应的初始文本分类模型，进而分别以每一子集为验证集，利用除验证集外其它各子集对应的初始文本分类模型对验证集中每一训练文本进行分类预测，以得到每一训练文本的分类难度，按照分类难度，将训练文本集中各训练文本重新划分为若干份不同分类难度的训练文本子集。本申请文本分类方法为更好的训练目标文本分类模型提供了有力的训练数据支撑，后续可以基于不同分类难度的训练文本子集，按照分类难度由低至高顺序递进式训练目标文本分类模型，解决由于训练文本难度不均衡现象导致的模型训练效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN116013277A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211678115.7

申请日：2022-12-26

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 葛学志 ,  华磊 ,  刘权 ,  陈志刚 ,  刘聪 ,  胡国平

IPC: G10L15/183

Abstract: 本发明提供一种语音处理方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定待处理语音的识别文本；基于所述待处理语音中各字符的停顿信息，以及所述识别文本中各字符之间的相关度，对所述识别文本中的各字符进行编码，得到所述识别文本中各字符的停顿上下文信息；基于所述各字符的停顿上下文信息，对所述待处理语音进行语音处理。本发明提供的语音处理方法、装置、电子设备和存储介质，得到的停顿上下文信息既能够反映待处理语音在发音上的声学停顿信息，同时能够反映对应的文本在内容语义上的语义信息，基于停顿上下文信息进行语音处理能够消除语义理解过程中的歧义，进一步提高语音处理的准确性。

公开(公告)号：CN112463964B

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202011386332.X

申请日：2020-12-01

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 葛学志 ,  刘权 ,  陈志刚 ,  王志国 ,  胡国平

IPC: G06F16/35

Abstract: 本申请公开了一种文本分类及模型训练方法、装置、设备及存储介质，本申请首先将训练文本集划分为若干份训练文本子集，并利用每一子集训练对应的初始文本分类模型，进而分别以每一子集为验证集，利用除验证集外其它各子集对应的初始文本分类模型对验证集中每一训练文本进行分类预测，以得到每一训练文本的分类难度，按照分类难度，将训练文本集中各训练文本重新划分为若干份不同分类难度的训练文本子集。本申请文本分类方法为更好的训练目标文本分类模型提供了有力的训练数据支撑，后续可以基于不同分类难度的训练文本子集，按照分类难度由低至高顺序递进式训练目标文本分类模型，解决由于训练文本难度不均衡现象导致的模型训练效果不佳的问题。

公开(公告)号：CN114254656A

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202111565283.0

申请日：2021-12-20

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 葛学志 ,  刘权 ,  陈志刚 ,  王智国 ,  胡国平

IPC: G06F40/35 ,  G06F16/332

Abstract: 本发明提供一种语义理解方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括:确定待理解文本；基于标注数据，对待理解文本进行语义理解，得到语义理解结果；其中，标注数据是基于人机交互产生的历史交互数据，对目标样本文本进行语义标注得到的，目标样本文本为历史交互数据中人机交互失败所对应的用户输入文本。本发明通过人机交互产生的历史交互数据，确定引起人机交互失败所对应的目标样本文本，能够更有针对性地对人机交互失败所对应的用户输入文本进行语义标注，进而提高进行语义理解的语义映射关系的获取效率，有助于提高语义理解的实现效率；同时，基于该历史交互数据，自动对目标样本文本进行语义标注，进一步提高语义理解的实现效率。