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公开(公告)号：CN101807425A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010137997.7
申请日：2010-03-25
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G11C7/12
Abstract: 本发明公开了一种蓝光光学头，包括具有第一波长的第一光源系统、第一聚焦光路系统、具有第二波长的第二光源系统、第二聚焦光路系统和探测光路系统、偏置光路系统、分光元件，且所述第一聚焦光路系统中包含有对应于第一波长的λ/4波片，所述第二聚焦光路系统中包含有对应于第二波长的λ/4波片；通过偏置光路系统的设置使两套光路系统能在大部分区域共光轴，而利用λ/4波片的光学相位延迟作用，从而使反射光在原路返回时可以直接透射分光元件，并反向通过偏置光路系统，而入射到探测光路系统。这样就实现了反向光路和入射光路的重合、集成设计，光学头的集成度较高，其体积就可以做得很小。
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公开(公告)号：CN119169653A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411418085.5
申请日：2024-10-11
Applicant: 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 , 清华大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/148 , G06V30/14 , G06V30/146 , G06V30/18 , G06V30/164 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于图形原语符号识别的CAD勘测图纸智能识别方法及装置，其中，方法包括：获取CAD勘测图纸，并将其转换为栅格化像素图像；对栅格化像素图像进行文档布局分析和图像OCR识别操作，得到栅格化像素图像对应的文本信息，同时提取栅格化像素图像的原始特征图，生成对应的多个候选框，以确定CAD勘测图纸中目标元素的元素位置；将CAD勘测图纸的全景符号拆分为多个图形原语，并生成CAD勘测图纸对应的二维特征图，且投影每个图形原语至二维特征图，获取图形原语嵌入，以识别图形原语全景符号；拼接文本信息、元素位置和图形原语全景符号，得到CAD勘测图纸的识别拼接结果。由此，解决了现有识别方法在CAD勘测图纸领域中精度不足，且识别不全面等问题。
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公开(公告)号：CN114492386B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210111971.8
申请日：2022-01-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/211 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及文本处理技术领域，特别涉及一种网络文本中药物名称及药物不良反应的联合检测方法，方法包括：提取网络文本的局部上下文信息，得到网络文本中单词的局部上下文表示；提取网络文本的全局上下文信息，得到网络文本的全局上下文表示；基于局部上下文表示和全局上下文表示，利用预先训练的分类模型识别网络文本的实际类别，并根据实际类别得到网络文本中药物名称及药物不良反应的检测效果。由此，有效地提升了网络文本中药物名称及药物不良反应的检测效果。
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公开(公告)号：CN114492386A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210111971.8
申请日：2022-01-29
Applicant: 清华大学
IPC: G06F40/211 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及文本处理技术领域，特别涉及一种网络文本中药物名称及药物不良反应的联合检测方法，方法包括：提取网络文本的局部上下文信息，得到网络文本中单词的局部上下文表示；提取网络文本的全局上下文信息，得到网络文本的全局上下文表示；基于局部上下文表示和全局上下文表示，利用预先训练的分类模型识别网络文本的实际类别，并根据实际类别得到网络文本中药物名称及药物不良反应的检测效果。由此，有效地提升了网络文本中药物名称及药物不良反应的检测效果。
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公开(公告)号：CN110379433A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910711306.0
申请日：2019-08-02
Applicant: 清华大学 , 北京华控智加科技有限公司
Abstract: 本申请涉及一种身份验证的方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：获取目标用户根据目标动态验证码输入的语音数据；根据预设的分段算法，将语音数据划分为至少一个语音帧；针对每个语音帧，根据预设的声学特征提取算法，提取该语音帧对应的声学特征向量；将该语音帧对应的声学特征向量输入至预先训练的身份验证多任务模型，输出该语音帧对应的中间用户特征向量和第一后验概率集合；根据各语音帧对应的中间用户特征向量和预设的池化算法，确定目标用户对应的第一用户特征向量；根据目标用户对应的第一用户特征向量和各语音帧对应的第一后验概率集合，对目标用户进行身份验证。采用本申请可以降低服务器的计算复杂度，提高服务器的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106971713A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710035673.4
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提出的一种基于密度峰值聚类和变分贝叶斯的说话人标记方法与系统，属于声纹识别和模式识别领域。本发明方法首先建立训练语音数据库，得到通用背景模型和子空间模型；然后通过i‑vector因子提取方法得到待测语音数据的每一段的i‑vector因子；使用密度峰值聚类算法得出待测语音数据的说话人个数和说话人在各个时刻的先验概率，使用变分贝叶斯迭代估计每个片段对应每个说话人的后验概率，得出说话人标记结果。本发明解决了现有技术中说话人个数和说话人在各个时刻的先验概率的初始值估计的不确定性，说话人标记性能极易受初始值影响而产生较大偏差等问题；增强了说话人标记的准确率、稳定性和灵活性。
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公开(公告)号：CN104575519A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310488434.6
申请日：2013-10-17
Applicant: 清华大学 , 深圳市车音网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征提取方法、装置及重音检测的方法、装置，涉及语音检测技术。为解决现有技术在重音检测上准确率低的问题。技术方案包括：依据预设的音素与声学特征发音属性的对应关系，通过第一分类器进行输出所述声学特征发音属性的第一帧级特征向量；依据预设的音素与元辅音发音属性的对应关系，通过第二分类器将所述声学特征发音属性的第一帧级特征向量进行输出所述元辅音发音属性的第二帧级特征向量；将所述声学特征发音属性的第一帧级特征向量或所述元辅音发音属性的第二帧级特征向量进行映射所述帧级对应的音节级发音特征向量。该方案可以应用语音检测过程中。
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公开(公告)号：CN104575518A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310487945.6
申请日：2013-10-17
Applicant: 清华大学 , 深圳市车音网科技有限公司
IPC: G10L25/03
Abstract: 本发明公开一种韵律事件检测方法和装置，涉及语音技术。为解决现有技术韵律事件检测的准确率较低的问题而发明。包括：接收到待检测语音时，获取预先训练一组受训语音得到的判别式模型M1、M2…Mn；以音节为单位划分待检测语音，得到至少一个待检测样本；提取每个待检测样本对应的待检测声学特征；使用判别式模型M1根据对应的待检测声学特征对每个待检测样本进行初步分类，得到每个待检测样本属于各个类别的第一概率；根据对应的联合检测特征，依次使用判别式模型M2…Mn分别对每个待检测样本进行分类，得到每个待检测样本属于各个类别的第二概率…第N概率；根据第N概率确定韵律检测结果。可以应用在自然语音的检测中。
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公开(公告)号：CN104376842A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201310349690.7
申请日：2013-08-12
Applicant: 清华大学 , 深圳市车音网科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种神经网络语言模型的训练方法、装置以及语音识别方法，涉及语音识别技术。为解决现有技术在降低神经网络语言模型计算复杂度时，神经网络语言模型识别正确率降低的问题。提供的技术方案包括：在对神经网络语言模型的参数进行训练的过程中，采用输出层的归一化因子对目标代价函数进行修正，获取修正后的目标代价函数；根据修正后的目标代价函数对神经网络语言模型的参数进行更新，获取神经网络语言模型训练后的目标参数，其中，目标参数使得训练后的神经网络语言模型中归一化因子为常数。该方案可以应用在神经网络语音识别过程中。
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公开(公告)号：CN101894548B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010207237.9
申请日：2010-06-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明的实施例提出了一种用于语种识别的建模方法，包括输入语音数据，对语音数据预处理得到特征序列，将特征矢量映射为超矢量，对超矢量进行投影补偿，通过支持向量机算法建立训练语种模型；对待测语音采用上述步骤得到待测超矢量，对待测超矢量进行投影补偿，利用语种模型对所述待测超矢量打分，识别待测语音的语言种类。本发明实施例还提出了一种用于语种识别的建模装置包括语音预处理模块、特征提取模块、多坐标系原点选择模块、特征矢量映射模块、子空间提取模块、子空间投影补偿模块、训练模块和识别模块。根据本发明实施例提供的方法及装置，去除高维统计量中对识别无效的信息，提高语种识别的正确率，降低在集成电路上的运算复杂度。
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