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公开(公告)号：CN113365101B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010141189.1
申请日：2020-03-05
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本申请涉及多媒体处理技术领域，具体提供了一种对视频进行多任务处理的方法，所述方法包括：获取对连续视频进行分帧所得到的视频帧序列；按照多任务中所涉及的任务对所述视频帧序列中的视频帧进行划分，确定对应于每一任务的视频帧，为同一次多任务处理中各任务所确定的视频帧是连续或相近的视频帧；按时序将连续或相近的各视频帧输入至对应的任务；由所述多任务中的任务对所对应输入的视频帧进行处理，得到多任务处理结果。相较于视频帧参与多任务中每一任务的处理过程，本方案中视频帧仅参与多任务中一个任务的处理过程，有效提高了视频处理效率。
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公开(公告)号：CN109840584B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201711191182.5
申请日：2017-11-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本发明是关于一种基于卷积神经网络模型的图像数据分类方法及设备，涉及深度学习技术领域，该卷积神经网络模型包括：输入层、至少一层第一卷积层、特征融合层以及输出层，所述第一卷积层包括深度卷积子层以及逐点卷积子层，所述深度卷积子层包含m个通道组，每个所述通道组包含至少两个输入通道以及至少两个输出通道。通过第一卷积层，将对多个输入通道输入的数据特征划分为多个分组，每个分组中各个输入通道输入的特征数据可以被同组的输出通道共享，使得卷积过程中的数据特征提取更加全面，从而提高卷积神经网络模型的准确性。
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公开(公告)号：CN109194962B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201811272357.X
申请日：2017-04-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N19/182 , H04N19/186 , H04N19/44
Abstract: 本发明实施例公开了一种图片文件处理方法及系统，其中方法包括：获取图片文件中第一图像对应的RGBA数据，并分离所述RGBA数据，以得到所述第一图像的RGB数据和透明度数据；按照第一视频编码模式对所述第一图像的RGB数据进行编码，生成第一码流数据；按照第二视频编码模式对所述第一图像的透明度数据进行编码，生成第二码流数据；将所述第一码流数据和所述第二码流数据写入所述图片文件的码流数据段中。采用本发明，能够通过视频编码模式分别对RGB数据和透明度数据进行编码，提高了图片文件压缩率的同时能够保证图片文件的质量。
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公开(公告)号：CN110223705A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910506086.8
申请日：2019-06-12
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G10L21/007 , G10L15/26 , G10L13/04 , G10L13/047 , G10L13/033 , G10L25/24 , G10L25/30
Abstract: 本申请公开了一种语音转换方法、装置、设备及可读存储介质，涉及音频处理领域。该方法包括：获取源语音，源语音为以第一人声发出的语音；提取源语音的音素后验概率；通过编码器对音素后验概率进行编码处理，得到编码层特征；通过解码器对编码层特征进行解码处理，得到频谱特征，编码器和解码器是通过第二人声的样本语音训练得到的；将频谱特征进行语音合成处理，得到第二人声的目标语音。通过编码器和解码器对PPGs进行处理，得到频谱特征后，通过频谱特征对目标语音进行合成，由编码器和解码器两层结构对PPGs进行处理，提高了对第二人声的语音情感以及语音韵律的把控，提高了目标语音与第二人声实际发出的声音之间的相似度。
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公开(公告)号：CN101465885A
公开(公告)日：2009-06-24
申请号：CN200910076518.2
申请日：2009-01-06
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
CPC classification number: H04L51/00
Abstract: 本发明实施例涉及通信技术领域中一种社会网络服务SNS浏览方法，包括：为客户端提供第一信息；所述第一信息包括：当前用户本人信息及本人SNS好友第一级别信息包含的用户数据；接收到客户端数据拉取请求；所述数据拉取请求为请求所述SNS好友第一级别信息外的其他级别信息包含的用户数据或所述SNS好友的SNS好友第一级别信息包含的用户数据；根据所述数据拉取请求为客户端提供相应的用户数据。本发明实施例还涉及一种提供SNS浏览的设备。本发明实施例通过将第一信息提供给客户端，并根据客户端的数据拉取请求为客户端提供进一步用户数据信息，实现了信息传递最小化，减少了浏览等待时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109005426B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201811264752.3
申请日：2017-04-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本发明实施例公开了一种图片文件处理方法，其中方法包括：获取图片文件中第一图像对应的RGBA数据，并分离所述RGBA数据，以得到所述第一图像的RGB数据和透明度数据；按照第一视频编码模式对所述第一图像的RGB数据进行编码，生成第一码流数据；按照第二视频编码模式对所述第一图像的透明度数据进行编码，生成第二码流数据；将所述第一码流数据和所述第二码流数据写入所述图片文件的码流数据段中。采用本发明，能够通过视频编码模式分别对RGB数据和透明度数据进行编码，提高了图片文件压缩率的同时能够保证图片文件的质量。
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公开(公告)号：CN108305214B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201711466702.9
申请日：2017-12-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种图像数据处理方法、装置、存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取图像数据；所述图像数据是将图像编码获得的适于传输的数据；对所述图像数据进行解码，获得相应的图像；将解码获得的图像输入神经网络模型，获得模型输出图像；所述神经网络模型根据作为训练样本的图像和作为训练标签的图像训练得到；所述作为训练样本的图像是将所述作为训练标签的图像依次经过缩小、编码和解码得到；根据所述模型输出图像，获得将所述解码获得的图像放大后的、且经过图像增强处理的图像。本申请提供的方案可以将图像数据解码得到的图像放大，尽量避免图像放大带来的失真，并使得放大后的图像边缘更清晰，细节更丰富，图像显示效果更优。
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公开(公告)号：CN109840584A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711191182.5
申请日：2017-11-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明是关于一种卷积神经网络模型、数据处理方法及装置，涉及深度学习技术领域，该卷积神经网络模型包括：输入层、至少一层第一巻积层、特征融合层以及输出层，所述第一巻积层包括深度巻积子层以及逐点卷积子层，所述深度巻积子层包含m个通道组，每个所述通道组包含至少两个输入通道以及至少两个输出通道。通过第一巻积层，将对多个输入通道输入的数据特征划分为多个分组，每个分组中各个输入通道输入的数据特征可以被同组的输出通道共享，使得卷积过程中的数据特征提取更加全面，从而提高卷积神经网络模型的准确性。
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公开(公告)号：CN109194962A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811272357.X
申请日：2017-04-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N19/182 , H04N19/186 , H04N19/44
Abstract: 本发明实施例公开了一种图片文件处理方法及系统，其中方法包括：获取图片文件中第一图像对应的RGBA数据，并分离所述RGBA数据，以得到所述第一图像的RGB数据和透明度数据；按照第一视频编码模式对所述第一图像的RGB数据进行编码，生成第一码流数据；按照第二视频编码模式对所述第一图像的透明度数据进行编码，生成第二码流数据；将所述第一码流数据和所述第二码流数据写入所述图片文件的码流数据段中。采用本发明，能够通过视频编码模式分别对RGB数据和透明度数据进行编码，提高了图片文件压缩率的同时能够保证图片文件的质量。
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公开(公告)号：CN107071515B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201710225909.0
申请日：2017-04-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本发明实施例公开了一种图片文件处理方法及系统，其中方法包括：获取图片文件中第一图像对应的RGBA数据，并分离所述RGBA数据，以得到所述第一图像的RGB数据和透明度数据；按照第一视频编码模式对所述第一图像的RGB数据进行编码，生成第一码流数据；按照第二视频编码模式对所述第一图像的透明度数据进行编码，生成第二码流数据；将所述第一码流数据和所述第二码流数据写入所述图片文件的码流数据段中。采用本发明，能够通过视频编码模式分别对RGB数据和透明度数据进行编码，提高了图片文件压缩率的同时能够保证图片文件的质量。
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