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公开(公告)号：CN110083690A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910284601.2
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F17/27 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于智能问答的对外汉语口语训练方法及系统，方法包括：从对外汉语口语教材和互联网等数据源采集口语训练问答对；采用问题生成算法由机器生成训练问答对；汇总语料，并根据语料构建知识图谱；接收用户输入自然语言问题，通过神经网络深度学习对问题进行向量表达，与知识图谱的表达向量进行语义关联；通过关联分析选择合适的回答进行输出。本发明的基于智能问答的对外汉语口语训练方法及系统，实现了具有智能对话、知识库和技能服务等功能，可作为对外汉语口语教学的智能辅助工具。
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公开(公告)号：CN110059187A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910284597.X
申请日：2019-04-10
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种集成浅层语义预判模态的深度学习文本分类方法，方法包括：首先对文本语料实施常规的CNN深度学习训练，包括词嵌入、卷积、池化和模式输出；其次利用领域词汇字典作为浅层语义词汇，基于浅层语义词汇，计算浅层语义预判模式；接下来将浅层语义预判模态和深度学习决策模态进行双模态融合，作为SDG-CNN模型最终的决策模式，进而以该决策模式构建损失函数和实施参数优化。本发明解决了传统深度学习模型在模型优化过程中缺乏背景知识和语义信息，信息模态单一的缺陷，提升了深度学习文本分类模型的性能。
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公开(公告)号：CN106504191A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610887549.6
申请日：2016-10-12
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开一种基于景深图片拼接算法的3D壁画设计方法及其应用的APP，设计方法包括以下步骤：a.素材收集：通过PS抠图技术处理收集来的图片素材，将图片素材分成背景图片集、画框图片集和前景图片集；b.背景淡化c.背景与画框图片的拼接d.前景图片与带画框背景图片的叠加。本发明采用分别处理的素材图片，通过基于景深图片拼接算法实现3D壁画快速合成，合成的壁画作品逼真、富有艺术美感。
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公开(公告)号：CN106203528A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610569138.2
申请日：2016-07-19
Applicant: 华侨大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/4642
Abstract: 一种基于特征融合和KNN的3D画智能分类算法，包括如下步骤：1)分别采用Lbp算法、Gist算法和Phog算法进行3D画图片特征提取得到对应的特征向量，2)将提取到的特征向量进行融合，得到融合特征；3)基于融合特征，采用KNN算法构建3D画智能分类器。本发明是一种将计算机与艺术相结合的创新性尝试，可以促进3D画的自动手机存储，为设计人员和大众提供丰富全面的3D画浏览和检索。在算法设计方面，LBP特征能提取图像中的纹理，Gist特征能提取图像空间包络，PHOG特征能提取局部图像边缘，这些特征的融合能全面地反映出墙画、地画、墙地画和凹墙角画的艺术区别，有助于提高3D画分类的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119418691B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510005682.3
申请日：2025-01-03
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于偏误字典和序列对齐的中文口音偏误评估方法与系统，涉及文本分析技术领域，方法包括如下步骤：采集评估对象朗读标准音素文本的语音信号，识别生成待评估音素文本；对比待评估音素文本和标准音素文本，构建口音偏误字典；基于口音偏误字典计算待评估音素文本和标准音素文本的编辑距离；基于编辑距离评估该评估对象的口音偏误。本发明构建了一个详尽的口音偏误字典，在此基础上利用Levenshtein序列对齐算法进行待评估文本与标准文本的编辑距离计算，再基于字典统计字典偏误编辑距离以及其它错误编辑距离；通过对这两个距离进行加权向量得到了一个综合的偏误量化得分，该得分能够更准确地反映学习者的口音偏误程度。
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公开(公告)号：CN119252235B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411783635.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于偏移和卷积自适应的非母语中文语音识别方法与系统，涉及语音识别技术领域，方法包括以下步骤：选择预训练模型，添加TBA模块和卷积自适应模块构成非母语中文语音识别模型；利用训练好的非母语中文语音识别模型实现非母语中文语音识别；TBA模块根据语音帧生成重要性权重和偏置项，并输出偏置向量到前馈层；卷积自适应模块将表示向量转换为特征加权向量。本发明结合TBA和卷积自适应模块，提高了模型对语音token重要性的理解以及有效提取编码知识，这种技术组合不仅增强了模型的识别准确性，还提升了其在多语言环境或全球化应用中的适应性，在非母语中文语音识别任务中展现出显著的有益效果。
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公开(公告)号：CN119252235A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411783635.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了基于偏移和卷积自适应的非母语中文语音识别方法与系统，涉及语音识别技术领域，方法包括以下步骤：选择预训练模型，添加TBA模块和卷积自适应模块构成非母语中文语音识别模型；利用训练好的非母语中文语音识别模型实现非母语中文语音识别；TBA模块根据语音帧生成重要性权重和偏置项，并输出偏置向量到前馈层；卷积自适应模块将表示向量转换为特征加权向量。本发明结合TBA和卷积自适应模块，提高了模型对语音token重要性的理解以及有效提取编码知识，这种技术组合不仅增强了模型的识别准确性，还提升了其在多语言环境或全球化应用中的适应性，在非母语中文语音识别任务中展现出显著的有益效果。
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公开(公告)号：CN119049448A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411555105.3
申请日：2024-11-04
Applicant: 华侨大学
IPC: G10L13/027 , G10L13/08 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Tacotron2模型的中文音节语音合成方法与系统，涉及语音合成技术领域，方法包括如下步骤：构建并训练中文音节语音合成模型；将待合成的音素音频输入训练好的中文音节语音合成模型以实现语音合成；所述中文音节语音合成模型包括：音节音频初始嵌入模块，编码模块、注意力感知模块、预网络、注意力模块、解码模块、后置网络层和线性频谱转换层。本发明可利用声韵母音频合成未有汉字载体的中文音节发音的音频，通过这种方法，即使某些发音没有对应的汉字也能够通过组合声母、韵母和声调来合成相应的音节，这不仅能够丰富中文语音合成的技术和应用，还能够为语言学研究提供新的工具和视角。
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公开(公告)号：CN119025685A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411479256.5
申请日：2024-10-23
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供的一种知识图谱关系预测方法、装置、设备及存储介质，涉及知识图谱关系预测技术领域，本发明通过从稀疏知识图谱中构建候选三元组，根据预设的提示模板得到三元组循证文本集；利用大语言模型组合决策法计算候选三元组的关系支持度；接着，融合关系支持度和BERT模型向量嵌入，获得知识图谱的所有候选三元组的实例等价性向量，即候选三元组向量与真实标准化向量；然后，基于欧式距离计算候选三元组与事实三元组的实例等价性得分；最后，根据实例等价性得分筛选出超过阈值的候选三元组作为预测三元组，实现知识图谱关系预测。本发明提高了知识图谱关系的预测精度、增强了预测结果的循证支撑力度，在适应稀疏知识图谱方面表现出色。
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