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公开(公告)号：CN113139390B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202010053402.3
申请日：2020-01-17
申请人： 北京沃东天骏信息技术有限公司 , 北京京东世纪贸易有限公司
IPC分类号： G06F40/40
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公开(公告)号：CN113692595B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202080028839.X
申请日：2020-03-20
申请人： 三星电子株式会社
摘要： 基于一个或多个多模型结构的意图确定可以包括响应于接收到的输入从多个领域特定模型中的每一个生成输出。领域特定模型可以包括使用针对每个领域特定模型的相应局部损失度量和针对所述多个领域特定模型的全局损失度量而训练的经同时训练的机器学习模型。可以通过对每个领域特定模型的输出进行分类来确定与一个或多个领域特定模型相对应的意图的存在与否。
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公开(公告)号：CN110140133B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN201780068195.5
申请日：2017-11-02
申请人： 谷歌有限责任公司
IPC分类号： G06N3/0455 , G06F40/40 , G06N3/063
摘要： 用于执行机器学习任务的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种方法包括：接收(i)模型输入以及(ii)识别要对所述模型输入执行以针对所述模型输入生成第一类型的模型输出的第一机器学习任务的数据；用所述第一机器学习任务的标识符扩增所述模型输入以生成扩增模型输入；以及使用机器学习模型来处理所述扩增模型输入。如本说明书中所描述的对于机器学习任务应用隐式桥接的示例性系统训练机器学习模型以执行某些类型的机器学习任务，而不要求在训练期间使用针对所述某些类型的机器学习任务的显式训练数据。
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公开(公告)号：CN118900370A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411396762.8
申请日：2024-10-09
申请人： 中瑞科技术有限公司
摘要： 本发明涉及公共交通技术领域，公开了一种交通站台实时监控对讲系统，包括站台监控模块、站台对讲模块和控制中心对讲模块，所述站台监控模块用于实时监控站台的情况。该交通站台实时监控对讲系统能够保障将站台上市民的语言信息传输至控制中心并进行翻译转换成普通话后播放，使得便于控制中心人员听取语音信息内容，控制中心人员进行回复时可将语音信息翻译转换成所接收的语种传输至站台，从而便于站台市民听取语音信息内容，当控制中心不根据接收语音信息传输回复时，语音信息将翻译转换成普通传输站台，便于大多数人听取，同时市民可选择将语音信息内容翻译转换成所需的语种进行听取，实现无障碍沟通，保证对讲效果。
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公开(公告)号：CN118411982B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410491797.3
申请日：2024-04-23
申请人： 山西警察学院
IPC分类号： G10L15/00 , G10L15/04 , G10L21/003 , G10L25/03 , G06F40/40
摘要： 本发明属于英语语音信号识别技术领域，涉及到一种基于人工智能的英语语音信号处理的识别方法。本发明通过提取目标英语语音信号数据对应各英语语音帧的梅尔频率倒谱系数、短时能量和过零率等特征参数，有利于更深入地了解目标英语语音信号的特性和结构，为后续的英语语音的识别和合成提供了有力的支持，通过分析目标英语语音数据的偏差系数，并判断其的修正需求，避免了由于不同语言之间的语音特征和发音习惯存在差异而导致的在进行英语语音翻译时的不准确性和鲁棒性，提高了翻译的准确性和自然度，通过对存在较大偏差的目标英语语音信号数据进行修正，有助于提高目标英语语音信号数据翻译的质量和准确性。
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公开(公告)号：CN112037768B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN201910906754.6
申请日：2019-09-24
申请人： 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
摘要： 本申请提供了一种语音翻译方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：将待翻译语音信号进行切分，并提取切分后的每个语音片段的语音特征；对每个语音片段的语音特征进行语音编码，得到每个语音片段的编码结果；对每个语音片段的编码结果进行解码，得到每个语音片段所对应的目标语言的文本。基于本申请实施例所提供的方案，至少能够提高翻译准确性和翻译效率中的至少一个方面。
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公开(公告)号：CN118586405B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411067134.5
申请日：2024-08-06
申请人： 天津市天益达科技发展有限公司 , 海南即客科技有限公司
IPC分类号： G06F40/40 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213
摘要： 本发明公开了基于深度学习的文字翻译方法、系统、设备及存储介质，涉及语言处理技术领域，包括：获取网络热门词并对多语言翻译数据进行记录；建立卷积神经网络，对翻译特征进行提取，建立翻译确定方法；基于卷积神经网络对文字进行翻译；本发明用于解决现有技术中对文字翻译的改进方法仅能将文章内容以及用户信息进行结合，而当用户采用相同的书写格式且书写内容为当下较为流行的网络用语时，仅通过文章内容以及用户信息仍会在对网络用语进行翻译时采用原有的翻译方法，导致翻译后的文章与原本的语义存在差异的问题。
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公开(公告)号：CN114638211B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202011480795.2
申请日：2020-12-15
申请人： 广州视源电子科技股份有限公司
发明人： 陈松灿
IPC分类号： G06F40/211 , G06F40/30 , G06F40/40
摘要： 本申请实施例提供一种句子推荐方法，包括：获取用户输入的待处理句子；确定与所述待处理句子的语义相似度符合预设条件的多个候选句子；分别确定各个所述候选句子与所述待处理句子的句法结构相似度；至少根据所述句法结构相似度，从所述多个候选句子中确定预设数量的目标句子推荐给用户，其中，所述目标句子与所述待处理句子在句法结构上的差异大于所述多个候选句子中的其他句子。本申请实施例提供的方法，解决了现有的搜索引擎搜索出的句子的表达与输入的原句子几乎相同，导致用户无法学习到新的表达的技术问题。
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公开(公告)号：CN114202763B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111473849.7
申请日：2021-12-02
申请人： 厦门大学
IPC分类号： G06V30/304 , G06V30/40 , G06F40/30 , G06F40/40 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G09B15/02
摘要： 本发明提供了乐谱识别技术领域的一种音乐简谱语义翻译方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、获取大量的简谱文件，将各所述简谱文件转换为简谱图片并进行预处理；步骤S20、创建一词义表以及一语法表，基于所述词义表以及语法表对预处理后的各简谱图片进行标注，得到简谱图片集；步骤S30、基于卷积循环神经网络创建一语义翻译模型，利用所述简谱图片集对语义翻译模型进行训练；步骤S40、利用训练后的所述语义翻译模型对音乐简谱进行自动翻译。本发明的优点在于：实现对简谱进行自动翻译，并保留音符本身的信息。
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公开(公告)号：CN114881049B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210483918.0
申请日：2022-05-05
申请人： 阿里巴巴(中国)有限公司
IPC分类号： G06F40/58 , G06F40/40 , G06F40/194 , G06F18/214 , G06F16/35
摘要： 本申请提供一种数据源检测方法、装置和电子设备，该数据源检测方法包括：获取来源于网络数据源的多个平行语料数据，平行语料数据包括：第一语言文本和第二语言文本，第一语言文本和第二语言文本为互译关系；确定多个平行语料数据中，满足预设质量要求的平行语料数据的目标数量比例；根据目标数量比例，确定网络数据源的质量等级，目标数量比例与质量等级为正相关关系；若质量等级大于等级阈值，则确定网络数据源为用于训练翻译模型的数据源。本申请通过对来源于网络数据源的平行语料数据的质量进行检测，进而能够准确的检测该网络数据源是否为能够给翻译模型提供训练样本的数据源，提高了训练样本的质量以及训练得到的翻译模型的质量。
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