公开(公告)号：CN109360553A

公开(公告)日：2019-02-19

申请号：CN201811380751.5

申请日：2018-11-20

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 刘柏基 ,  张伟彬 ,  徐向民

IPC: G10L15/16

Abstract: 本发明公开了一种用于语音识别的新型时延递归神经网络，包括线性判别分析层、时延神经网络层和深度时延递归神经网络层，线性判别分析层与时延神经网络层最下层连接，深度时延递归神经网络层设置在两个时延神经网络层之间，包括深度神经网络层和时延递归神经网络层，时延递归神经网络层分别与上下两层时延神经网络层连接，深度神经网络层中的普通神经网络结构与时延递归神经网络层中的时延递归神经网络结构对应连接；本发明的一种用于语音识别的新型时延递归神经网络可在保持网络结构简单的同时，达到和长短时记忆单元相似的效果，从而提高训练效率、减少运算消耗、减少模型体积。

公开(公告)号：CN109360553B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN201811380751.5

申请日：2018-11-20

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 刘柏基 ,  张伟彬 ,  徐向民

IPC: G10L15/16

Abstract: 本发明公开了一种用于语音识别的新型时延递归神经网络，包括线性判别分析层、时延神经网络层和深度时延递归神经网络层，线性判别分析层与时延神经网络层最下层连接，深度时延递归神经网络层设置在两个时延神经网络层之间，包括深度神经网络层和时延递归神经网络层，时延递归神经网络层分别与上下两层时延神经网络层连接，深度神经网络层中的普通神经网络结构与时延递归神经网络层中的时延递归神经网络结构对应连接；本发明的一种用于语音识别的新型时延递归神经网络可在保持网络结构简单的同时，达到和长短时记忆单元相似的效果，从而提高训练效率、减少运算消耗、减少模型体积。

公开(公告)号：CN107318035A

公开(公告)日：2017-11-03

申请号：CN201710308372.4

申请日：2017-05-04

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 刘柏基 ,  邱昱 ,  李磊

IPC: H04N21/422 ,  H04M1/725

CPC classification number: H04N21/42206 ,  H04M1/72533 ,  H04N21/4222 ,  H04N21/42224

Abstract: 本发明公开了一种利用智能手机遥控智能电视鼠标的控制系统及其控制方法，该系统采用有蓝牙功能的智能手机和通过蓝牙控制的电视机顶盒，所述智能手机内安装有蓝牙模块及用于采集用户手势的加速度传感器和控制智能电视用的APP，所述电视机顶盒内安装有蓝牙模块及解析蓝牙信号的程序，所述智能手机运行的APP实现对加速度传感器的采集和发送，电视机顶盒通过程序处理接收到的加速度传感器数据并转换为鼠标位移数据，模拟鼠标驱动完成对智能电视的控制。本发明扩展了手机的使用范围，能有效实现对智能电视的鼠标控制，减少智能电视外围设备，提高控制的用户体验。

公开(公告)号：CN111916063A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010484848.1

申请日：2020-06-01

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 刘柏基 ,  张伟彬 ,  徐向民

IPC: G10L15/06 ,  G10L15/16 ,  G06F40/242 ,  G06F40/126

Abstract: 本发明公开了一种基于BPE编码的序列化方法、系统、装置及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取中英混合的标注文本，采用基于BPE编码算法生成的字典将所述标注文本中的中文序列分为多个汉字，以及将所述标注文本中的英文序列拆分为多个字母串；将拆分获得的所述汉字和所述字母串作为标注序列，用于对端到端语音识别模型进行训练；所述字母串中包含有标识符，根据所述标识符将所述字母串合并成英文单词。本发明对于文本中的中文采用字级别的拆分，对于英文按照BPE编码所得字典进行拆分，解决中文字和英文单词发音长度不一致的问题，使得英文子串近似于中文发音长度，提升了端到端语音识别模型的性能，可广泛应用于计算机软件技术领域。