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公开(公告)号：CN113407491B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202110650874.1
申请日：2021-06-10
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G06F16/13 , G06F16/182 , G06F21/78
摘要： 本说明书提供数据处理方法及装置，其中所述数据处理方法包括：接收目标业务关联的数据处理端提交的业务数据集合；针对所述业务数据集合中的各个业务数据添加数据标识，并将添加所述数据标识的业务数据写入所述目标业务的业务数据库；接收针对所述业务数据库中的业务数据提交的处理指令；基于所述处理指令和所述数据标识在所述业务数据库中读取目标业务数据，并将所述目标业务数据写入所述目标业务对应的分布式系统。
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公开(公告)号：CN118711602A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410675773.3
申请日：2024-05-28
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G10L21/0208 , G10L21/0264
摘要： 本说明书实施例提供回声抑制方法及装置，其中所述回声抑制方法包括：获取待播放音频的第一音频特征以及录音音频的第二音频特征，其中，所述录音音频为所述待播放音频处于播放状态下录制；计算所述第一音频特征和所述第二音频特征之间的特征相似度，并根据所述特征相似度在所述录音音频中确定所述待播放音频对应的待抑制音频片段；按照预设的回声抑制策略对所述录音音频中的所述待抑制音频片段进行回声抑制处理，获得目标录音音频。
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公开(公告)号：CN118550807A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410659036.4
申请日：2024-05-24
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
摘要： 本说明书实施例提供了一种解题任务测试方法及装置、解题方法及装置、计算设备，所述解题任务测试方法包括：针对多种类型的测试题目分别执行解题任务，得到各测试题目的测试解答结果；利用结果比对模型，针对每个测试题目比对所述测试解答结果与参考解答结果，得到所述测试题目的解答准确性信息；基于所述解答准确性信息，针对所述多种类型的题目分析所述解题任务的性能，得到所述解题任务的性能测试结果；该方法可以提升针对解题任务的测试精准性。
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公开(公告)号：CN115148224B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110337981.9
申请日：2021-03-30
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
摘要： 本申请提供一种语调评分方法、语调评分系统、计算设备及存储介质。获得用户输入的与文本内容对应的目标音频；获得与所述文本内容对应的示例音频；分别计算所述目标音频与所述示例音频的基频包络；将目标音频和示例音频中对应文本内容中相同单词相同音节的音频片段进行时间对齐；按照相同的第一规则分别从示例音频和目标音频中获得第一类音频片段，所述第一类音频片段包含至少一个音节的音频；根据示例音频的第一类音频片段的基频包络和目标音频的第一类音频片段的基频包络，计算所述目标音频与所述示例音频之间基于第一类音频片段的至少两类基频相似性特征值；将所述至少两类基频相似性特征值输入预置语调评分模型，得到所述目标音频的语调评分。
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公开(公告)号：CN118520903A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410759394.2
申请日：2024-06-13
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/088 , G06N5/04 , G06N3/048
摘要： 本说明书实施例提供基于混合专家模型的数据处理方法以及装置，其中所述混合专家模型包括门控网络以及若干个专家网络，所述基于混合专家模型的数据处理方法包括：获取待处理数据；利用所述门控网络对所述待处理数据进行非线性维度扩展处理，得到第一数据；基于所述第一数据，确定所述若干个专家网络中用于处理所述待处理数据的目标专家网络；利用所述目标专家网络处理所述待处理数据。可以提高混合专家网络对数据处理的准确性。
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公开(公告)号：CN118428477A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410517353.2
申请日：2024-04-26
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本说明书实施例提供了一种任务执行方法及装置、目标任务模型的生成方法及装置，所述方法包括：接收目标任务的任务信息；基于所述任务信息，调用目标任务模型执行所述目标任务，得到所述目标任务的执行结果；其中，所述目标任务模型包括至少一个特征处理层，所述特征处理层包括多个特征处理模块，各特征处理模块的参数通过对所述特征处理层的参数进行切分得到；所述执行结果由所述多个特征处理模块中至少一个特征处理模块针对所述任务信息进行特征处理，并基于所述多个特征处理模块的数量对处理结果进行调整得到；该方法可以提升任务执行效率。
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公开(公告)号：CN118427367A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410517244.0
申请日：2024-04-26
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
摘要： 本说明书实施例提供多媒体资源处理方法、文本处理方法、图像处理方法及多媒体资源处理装置，其中多媒体资源处理方法包括：获取资源处理任务对应的多媒体资源，并将多媒体资源输入至资源处理模型，其中，资源处理模型包含多个专家模型；针对多个专家模型分别与多媒体资源之间的匹配度进行排序，获得匹配度序列；通过针对匹配度序列中包含的匹配度进行累加，选择大于匹配度阈值的累加结果关联的专家模型，作为目标专家模型；基于目标专家模型对多媒体资源进行处理，并通过资源处理模型中的信息处理模块将资源处理结果转换为资源处理信息并输出资源处理模型，其中，资源处理信息与资源处理任务的任务期望信息匹配。
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公开(公告)号：CN118312597A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410551769.6
申请日：2024-05-06
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06N5/04
摘要： 本说明书实施例提供对话模型训练、对话、学科领域的对话方法及装置，其中所述对话模型训练方法包括：获取初始对话模型和多个领域对话任务的任务数据，其中，初始对话模型为基于预训练数据预训练获得的，任一领域对话任务具有任务属性；基于多个领域对话任务的任务属性，确定多个领域对话任务的交集任务属性；基于交集任务属性，从预训练数据中确定目标预训练数据；基于目标预训练数据和任务数据，对初始对话模型进行领域训练，获得目标对话模型。实现了目标对话模型在各领域对话任务之间的知识共享，消除领域偏差，增强目标对话模型的泛化能力，同时，无需领域专家的先验知识，且未对模型结构进行改造，提升了训练通用性，降低了训练成本。
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公开(公告)号：CN113379234B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202110639133.3
申请日：2021-06-08
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/20
摘要： 本发明公开了一种评价结果的生成方法及装置，涉及数据处理技术领域，主要为解决目前生成评价结果的效率较低的问题。该方法为：获取用户作品，并通过第一评价规则对用户作品进行评价，得到评语信息，第一评价规则中至少包含一个评价维度，第一评价规则用于根据用户作品及对比标准之间的匹配程度按照评价维度选取对应的评价语句作为评语信息；通过第二评价规则对用户作品进行评价，得到评分信息，第二评价规则中包含至少一种评分条件及对应的评分，第二评价规则用于根据用户作品符合的评分条件确定对应的评分作为评分信息；根据评语信息及评分信息生成评价结果，并将评价结果输出。本发明用于评价结果的生成过程。
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公开(公告)号：CN112257420B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202011133952.2
申请日：2020-10-21
申请人： 北京猿力未来科技有限公司
IPC分类号： G06F40/242
摘要： 本说明书提供文本处理方法及装置，其中所述文本处理方法包括：获取携带有多音字标识的初始文本，初始文本中包含至少一个多音字；确定初始文本对应的第i个拼音序列，并根据多音字标识和初始文本构建至少一个包含多音字的元词组，其中i从1取值且i为正整数；根据第i个拼音序列确定元词组的词组拼音序列，并将词组拼音序列输入至文本生成模块处理，获得词组拼音序列对应的参考词组；在元词组和参考词组不一致的情况下，i自增1，并执行确定初始文本对应的第i个拼音序列步骤；在元词组和参考词组一致的情况下，基于多音字标识、初始文本和第i个拼音序列创建文本拼音组，并写入多音字文本库。
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