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公开(公告)号：CN119741935A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411779092.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0308
Abstract: 本发明涉及声音处理技术领域，提供一种声音分离方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：获取第一声音信号和第二声音信号；基于第一声音信号和第二声音信号各自的短时能量值，以及第一声音信号和第二声音信号各自所包含环境声和相干声间的线性组合关系，确定环境声和相干声各自的短时能量值，以及相干声在不同通道上的差异因子；基于权重映射关系，将环境声和相干声各自的短时能量值，以及差异因子，映射为声音分离权重，权重映射关系是基于线性组合关系进行线性拟合得到的；基于声音分离权重，从第一声音信号和第二声音信号中分离出环境声和相干声。本发明提供的方法、装置、电子设备和存储介质，保证了环境声和相干声分离的有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117861190B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410272288.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种落子点选择方法、落子点选择装置、显示装置及存储介质，该方法包括：获取当前棋局的下一步的第一候选落子点序列，第一候选落子点序列包括若干候选落子点；利用候选落子点的至少一个评价因子，确定若干候选落子点中是否存在明显最优落子点，评价因子用于表征对应的候选落子点作为下一步落子点的合适程度；响应于存在明显最优落子点，将明显最优落子点作为当前棋局的下一步落子点。通过上述方式，本申请能够选择当前局面存在人类普遍认知的明显落子点为下一步落子点，以实现更自然真实地模拟落子的状态。
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公开(公告)号：CN118152553B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410578825.5
申请日：2024-05-11
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/9535 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F40/289 , G06F40/284 , G06Q10/1053
Abstract: 本发明涉及一种人岗匹配智能推荐方法、系统及装置，该方法包括：收集求职者和招聘岗位的相关数据并进行清洗、分类和整理；对整理后的求职者和招聘岗位的文本数据进行预处理，构建孪生网络模型，利用预处理后的文本数据对所述孪生网络模型进行训练，得到训练后的孪生网络模型；基于训练后的孪生网络模型，计算得到求职者和岗位的特征向量的总相似度；基于求职者和岗位的特征向量的总相似度构建人岗匹配函数，根据所述人岗匹配函数得到人岗匹配分数，将所述人岗匹配分数按照大小进行排序，选取排名前N个岗位作为推荐结果推荐给求职者。本发明实现了对求职者和招聘岗位之间的精准匹配和高效推荐，具有重要的实际应用价值和意义。
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公开(公告)号：CN113743104B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111015856.2
申请日：2021-08-31
Applicant: 合肥智能语音创新发展有限公司 , 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本申请公开了一种实体链接方法及相关装置、电子设备、存储介质，其中，实体链接方法包括：获取若干第一实体各自已链接的目标实体，并获取第二实体待链接的候选实体；其中，第一实体和第二实体来自相同篇章文本；基于目标实体之间的语义关系，提取得到各个目标实体的第一语义表示；基于各个第一语义表示，得到篇章文本的文本语义表示；基于文本语义表示和各个候选实体的第二语义表示，选择候选实体链接为第二实体的目标实体。上述方案，能够提升实体链接的准确性。
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公开(公告)号：CN117874333A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311748366.2
申请日：2023-12-19
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F16/36 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供了一种现场处置实时推荐方法和计算机，该方法包括：实时获得现场情况描述的输入信息；根据所述获得的现场情况的输入信息理解搜索意图；基于所述搜索意图，构成目标现场处置操作实体的查询条件,并在现场事件处置的知识图谱中完成查询，得到实时查询结果，所述实时查询结果中包含应尽快采取的至少一个现场处置操作建议。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117351925B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311659980.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G10K11/178 , G10L21/0272 , G10L25/30 , G10L21/0208
Abstract: 本发明提供一种啸叫抑制方法、装置、电子设备和存储介质，涉及音频处理技术领域。其中方法包括：获取麦克风采集的第一音频信号，以及所述第一音频信号对应的第二音频信号，所述第二音频信号为所述第一音频信号经过处理后所需输出的参考信号；将所述第一音频信号与所述第二音频信号输入至啸叫抑制模型，得到所述啸叫抑制模型输出的分离权重向量；将所述第一音频信号与所述分离权重向量进行相乘，得到目标音频信号；其中，所述啸叫抑制模型是基于训练样本和所述训练样本对应的目标音频信号标签训练得到的，所述训练样本包括样本第一音频信号和样本第二音频信号。本发明可以减少非线性失真，进而提高啸叫抑制效果，最终提高音质。
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公开(公告)号：CN117784609A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311810161.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种双轮腿机器人及其控制方法、装置、存储介质，本申请的机器人由躯干和轮腿部组成，单腿由串联的大腿和小腿组成，且单腿包含髋关节、膝关节和轮关节，分别配备有驱动电机，其中膝关节的驱动电机设置于躯干内。为了实现对机器人的控制，本申请获取机器人的当前运动状态数据，以双轮腿机器人的动力学建模为基础，利用当前运动状态数据构建了机器人在当前运动状态下的状态空间模型，获取对机器人的控制指令，基于控制指令及该状态空间模型，计算机器人的各关节力矩。本申请的控制方法可以更好的适配双轮腿机器人的控制，从而提升了对双轮腿机器人的控制稳定性。
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公开(公告)号：CN117765912A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311629578.9
申请日：2023-11-30
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明提供一种汽车噪声消除方法、装置、汽车、电子设备和存储介质，涉及噪声消除技术领域。方法包括：基于目标汽车的振动信号，以及目标汽车的运行状态，确定输入信号；将输入信号输入至噪声消除模型中的特征提取层，得到特征提取层输出的特征张量；将特征张量输入至噪声消除模型中的信号生成层，得到信号生成层输出的降噪信号；输出降噪信号；其中，特征提取层包括非线性激活函数层，非线性激活函数层用于提取输入信号的非线性特征张量；噪声消除模型是基于样本输入信号和样本输入信号对应的标签信号训练得到的，样本输入信号是基于样本振动信号和样本运行状态确定的。本发明可以有效消除非线性噪声，提高降噪效果。
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公开(公告)号：CN117744778A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311825351.1
申请日：2023-12-27
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
IPC: G06N5/022 , G06F16/36 , G06F40/189 , G06F40/289 , G06F40/205 , G06F16/35
Abstract: 本申请公开了一种知识图谱的实体对齐方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先根据第一知识图谱中第一知识点实体和第二知识图谱中第二知识点实体的关键词相似度，从第二知识点实体中筛选出第一知识点实体对应的候选知识点实体，然后计算第一知识点实体与候选知识点实体的文本特征向量相似度，并将高于第一相似度阈值的相似度对应的候选知识点实体与第一知识点实体构成第一对齐实体对；接着根据第一知识点实体和候选知识点实体的图特征向量，通过拉近第一对齐实体对中实体之间的距离，获取第二对齐实体对；再将剩下的候选知识点实体与第一知识点实体输入实体对齐分类模型，预测二者是否为具有包含关系的对齐实体对，以提高对齐结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117670928A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311377119.6
申请日：2023-10-23
Applicant: 科大讯飞(苏州)科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种对象跟踪方法、装置、设备和存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：采集第一时刻的第一彩色图像和所述第一彩色图像对应的第一深度图像；确定所述第一彩色图像中的目标对象，并确定所述目标对象的至少一个关键点在所述第一彩色图像中的像素坐标值；基于各所述像素坐标值和所述第一深度图像中与各所述像素坐标值对应的深度坐标值，确定所述目标对象在所述第一时刻的实际位置；基于所述实际位置对所述目标对象进行跟踪。本发明可以提高跟踪的准确率。
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