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公开(公告)号：CN118016086A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410011898.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L21/013 , G10L19/16
Abstract: 本发明公开了一种基于数据增广的语音克隆方法、装置及介质，涉及计算机软件工程的语音合成技术。其中方法包括：S1、对参考语音和源语音做特征提取，并针对参考语音特征库做特征提取，得到关键特征；S2、对关键特征做数据增广；S3、对源语音特征集合和参考语音特征库做相关性分析；S4、将参考特征集合代替源语音特征序列，实现语音特征的转换；S5、构建声码器，将多条参考语音当作源语音重复步骤S2‑S4，将语音特征和原始语音作为输入对声码器进行训练；S6、将待转换语音重复步骤S1‑S3，得到转换后语音特征，输入训练后的声码器，声码器推理得到转换后语音。本发明适用于单样本语音克隆，可以应用于实际的语音克隆工作环境。
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公开(公告)号：CN112579444B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202011437720.6
申请日：2020-12-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F11/36 , G06F40/30 , G06F40/242
Abstract: 本发明公开了一种基于文本认知的自动分析建模方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取文档，对所述文档中的语句进行筛选，获取与图元素提取相关的语句；根据预先定义的规则构建领域字典；结合构建获得的领域字典，采用依存句法分析工具对与图元素提取相关的语句进行语义分析，获得语义分析结果；制定基于语义分析的图元素提取规则；根据制定的提取规则对语义分析结果提取图元素；按照用例图的方式对提取获得的图元素进行存储。本发明能够实现自动化的需求分析建模方法，能够自动根据需求文档，分析出相应的Uml用例图，从而提高需求分析建模的准确率和软件开发的效率，可广泛应用于自然语言处理、软件工程需求分析领域。
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公开(公告)号：CN112768004B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011550421.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16B40/10
Abstract: 本发明公开了一种基于酶促反应的生化反应逻辑门，该生化反应逻辑门的输入和输出信号为反应体系中物质和酶的浓度或活性。生化反应逻辑门的逻辑实现和逻辑门的级联基于多个酶促反应，当代表输入信号的物质的浓度或活性发生变化就会引起该酶促反应的底物和生成物的浓度变化，再进而引起其他物质的浓度变化。本发明与其他基于DNA、蛋白质转录等介质的生化逻辑门相比，具有可重复使用、可级联、低延时、低功耗的特点。本发明提供的生化反应逻辑门，是计算机逻辑构成的基本组件，可用于构建生化反应中央处理器和生化反应计算机。
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公开(公告)号：CN112506766B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011392991.4
申请日：2020-12-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种交互式测试用例的自动生成方法，当应用程序的UI界面显示后，通过遍历应用程序UI界面对应的视图树中的所有视图，并记录下其中可点击视图在视图树中的路径，获得UI界面中所有可点击视图在视图树中的路径信息的集合。对该集合中的每一路径信息分别生成对应的测试用例：在测试用例中，根据待测试视图在视图树中的路径信息，在应用程序UI界面中查找到该视图，并触发其点击事件，即完成对该视图的点击交互测试。本发明对应用程序的类型及其运行环境没有严格要求，只需要应用程序的UI布局符合视图树的结构，且每个视图有对应的属性可用于查询其是否能响应点击事件，即可以通过本发明自动生成与用户点击事件相关的测试用例。
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公开(公告)号：CN111046663B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911175550.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/253 , G06F40/211 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供了一种中文表单的智能校正方法。所述方法包括以下步骤：构建智能校正模型；训练调整阈值，得到训练好的智能校正模型；输入待校正的句子到智能校正模型中进行校正。本发明可以自动判断输入句子是否通顺以及根据历史表单填写记录对存在错误的短文本进行修正；用户填写记录可以不断补充进入历史表单填写记录，解决了特定领域语料冷启动问题；本发明在寻找候选校正词集合的过程可以提高文本分词的质量。本发明所需要的训练文本的数量越多，历史表单填写语料库所构建的上下文关系集就越完善。本发明训练智能校正模型耗时较短。智能校正模型构建的过程按模块划分，方便根据业务拓展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630146A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211235370.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/34 , G06F16/36 , G06F40/186 , G06F40/205 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F8/10
Abstract: 本发明公开了一种基于人机交互的需求文档自动生成方法、装置和存储介质，其中方法包括：S1、基于预设标准构建与软件需求文档规范对应的对话模板；S2、根据对话模板向用户进行提问，并采集反馈信息；S3、根据反馈信息提取用户消息中的需求信息，并预测响应动作；S4、在响应动作中向对话模板填充需求信息，并根据需求信息构建应答消息；S5、重复步骤S2到S4，直到获得完整的软件描述后停止对话，或者在无法获得新信息时结束对话；S6、根据获取到的信息生成思维导图和符合预设标准的软件需求文档。本发明在模板中加入预设的需求获取问题，对话结束会生成一份格式化的软件需求文档，为需求获取节省人力和时间成本，可广泛应用于文档生成领域。
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公开(公告)号：CN115359242A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210899071.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全局抠图的训练数据增强方法,算法读入待增强图片及其对应的三分图，并把抠图问题建模为前景背景像素组合优化问题，使用基于采样的抠图算法，为每个未知像素在前景背景像素采样子集中选择出最优的前景背景像素对，并通过最优像素对计算出该未知像素的透明度遮罩值。最优像素对的选择是通过计算每个像素对的评估函数值，并从中选出最优的解来实现的，其中评估函数值的计算涉及颜色、坐标等多个判据。本发明通过抠图的方式，对训练数据进行图像增强；同时通过采样的方式，实现对抠图问题的高效率求解。本发明使用简单，计算量少，对输入的训练图片没有特殊要求，可以快速有效的对训练图片进行数据增强。
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公开(公告)号：CN115114401A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210738417.2
申请日：2022-06-27
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了面向数据智能的孪生网络结构搜索方法及语义匹配方法。包括以下步骤：根据目标任务构建孪生网络模型；其中，所述孪生网络模型包括五个网络结构，所述网络结构由若干个操作节点连接组成；定义所述网络结构的搜索空间，所述搜索空间由多个操作节点组成；设定所述孪生网络模型运行约束条件；控制器在给定所述搜索空间上进行采样得到网络模型，对所述网络模型和所述控制器进行训练，更新网络权重参数直至收敛，并在训练过程中保证所述网络模型满足所述运行约束条件；根据更新后的网络权重参数，确定目标孪生网络模型。该方法能自适应构建出最优的孪生网络模型，有效降低了人工搜索的成本和难度，可用于文本语义匹配。
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公开(公告)号：CN108509862B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810194207.5
申请日：2018-03-09
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/772 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种抗角度与遮挡干扰的快速人脸识别方法，首先收集经过人脸检测并裁剪出人脸的图片训练集，对训练集进行调整和扩充，并进行标准化预处理。投入构建的神经网络中训练，保存参数模型。将测试数据调整到合适的大小和通道数，也同样进行标准化预处理，投入到预测网络中，得到人脸图片特征向量，通过计算人脸图片特征向量的距离来判断两张人脸是否来自同一人。本发明对人脸照片的角度没有特定的要求，并且对佩戴眼镜的人脸照片比对效果明显，因此不用担心侧脸角度和眼镜遮挡问题对人脸比对的影响。另外，本发明比对方法简单，并运用gpu加速提升计算性能，可应用于实时环境。
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公开(公告)号：CN107909567B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201711047952.9
申请日：2017-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及数字图像的细长型连通区域提取方法。属于数字图像处理领域。所述方法中，输入待检测图像，通过感兴趣区域检测与提取、图像增强、细长型连通区域检测、细长型连通区域检测结果后处理四个步骤，最终输出所检测到的连通区域信息。本发明运用了图像增强技术、数字图像形态学处理技术，可实现了不影响禽蛋胚胎正常发育条件下的自动化禽蛋胚胎血管检测。本发明克服了以人工解剖为代表的侵入式禽蛋血管测量方法耗时长、费用高、破坏禽蛋胚胎发育等缺陷，实现了不影响胚胎发育的快速准确的禽蛋胚胎血管检测，为家禽育种中的自动化禽蛋筛选提供了有效的解决方案。
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