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公开(公告)号：CN119207417A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411297769.4
申请日：2024-09-18
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 中国移动通信有限公司销售分公司
Abstract: 本发明提供一种语音转文字方法、装置、设备及存储介质，涉及语音识别技术领域，所述方法包括：获取语音数据以及热词列表信息；根据语音数据，获取声学特征信息；根据语音数据以及热词列表信息，基于注意力机制处理，获取热词索引信息以及注意力特征信息；根据热词索引信息，获取热词特征信息；根据声学特征信息、注意力特征信息以及热词特征信息，生成文本转换结果信息。结合热词列表信息以及注意力机制，利用热词列表信息弥补低资源语言或专业术语场景下的词汇基础，利用注意力对热词的优先级进行调整，使语音识别过程中更加准确地识别转写关键词汇，令文本转换结果信息在低资源语言或专业术语场景下更加准确，提高语音转文字的准确率和可靠性。
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公开(公告)号：CN119441492A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411536874.9
申请日：2024-10-31
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F16/353 , G06F16/3329 , G06F18/241 , G06F18/22 , G06N5/022
Abstract: 本申请涉及计算机技术领域，提供一种意图识别方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，方法包括：基于输入信息与输入信息对应用户的历史信息，确定待识别信息；将待识别信息输入至预设小模型，得到预设小模型输出的第一意图识别结果；若第一意图识别结果中各业务知识的最大得分小于相应业务知识的预设阈值，则将待识别信息与各业务知识输入至预设大模型中，得到预设大模型输出的第二意图识别结果；预设大模型的模型参数量级大于预设小模型的模型参数量级；业务知识的预设阈值根据相应业务知识的信息长度确定；第二意图识别结果包括业务知识的匹配结果与意图类型；基于第二意图识别结果确定输出信息。本申请可以提高意图识别效率。
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公开(公告)号：CN119007709A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411323079.1
申请日：2024-09-23
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种单通道语音识别方法、设备及存储介质，涉及语音识别技术领域，所述方法包括：获取语音数据；对语音数据进行分割处理，获取多个语音片段数据；对多个语音片段数据进行特征提取处理，获取声学稳健特征信息；将声学稳健特征信息输入至预设的处理模型进行处理，获取人声片段嵌入向量；根据各个人声片段嵌入向量，获取身份标识信息以及对应的语音起止时间信息；根据身份标识信息、语音起止时间信息以及语音片段数据，获取语音识别结果信息。分割处理获取语音片段数据，便于并行处理提高处理效率，处理模型由模型加速处理后获得，简化处理过程提高处理速度并且维持模型性能水平，降低对硬件性能的要求，满足语音识别的准确率和效率要求。
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公开(公告)号：CN118656778A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410669554.4
申请日：2024-05-28
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/25 , G10L25/51 , G10L25/30 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，提供一种声音事件检测和定位方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：获取待处理数据，其中，待处理数据中包括视频数据和音频数据；基于视频数据提取视觉特征，以及基于音频数据提取音频特征；对视觉特征和音频特征进行融合处理，得到目标特征；将目标特征输入到声音事件检测和定位模型中进行处理，得到声音事件检测结果和声音事件定位结果；其中，声音事件检测和定位模型基于Mixup数据增强方法训练而成。本发明将音频特征和视觉特征进行融合，使得得到的目标特征学习不同模态的特征对声音事件检测和定位的贡献，同时，基于Mixup数据增强方法训练而成声音事件检测和定位模型的准确率更高。
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公开(公告)号：CN119312933A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411513695.3
申请日：2024-10-28
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06N5/04 , G06F40/35 , G06F40/279
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，提供基于层次意图捕捉及交互控制的对话方法、装置和设备，基于层次意图捕捉及交互控制的对话方法包括：将用户输入的交互文本进行自然语言改写，获得初始输入标准句；将初始输入标准句进行意图捕捉和关键槽位捕捉处理，得到意图词特征和回答键‑值对；根据意图词特征及回答键‑值对进行语言交互处理后得到语言交互指示，生成语言交互文本并反馈至用户。根据本发明的方案，对话系统可通过层次意图捕捉方法高效准确检测用户意图，并根据用户意图及用户问生成针对化对话内容，无需消耗额外的计算资源，降低了交互成本，具备更好的实时性和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118430588A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410616723.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G10L25/63
Abstract: 本发明提供一种语音情绪类型识别方法、装置、设备、介质及产品，属于情绪识别技术领域，方法包括：获取音频信号；基于音频信号进行多层次特征提取；将多层级音频特征输入至情绪识别模型，输出音频信号存在情绪的第一后验概率、音频信号存在情绪的概率门限值以及多个情绪类型分别对应的第二后验概率；基于第一后验概率和概率门限值，确定音频信号的情绪系数；基于情绪系数和多个第二后验概率，确定音频信号的目标情绪类型结果。本发明提供的语音情绪类型识别方法，先通过情绪系数反映出一个初步的情绪分类结果，再在此情绪分类结果的基础上，基于情绪系数和多个第二后验概率的结合，实现更细粒度的情绪分类，从而提高语音情绪类型识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119338321A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411501247.1
申请日：2024-10-25
Applicant: 中移在线服务有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F17/18 , G06F18/10 , G06F18/23
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供一种大模型评价方法、系统、设备、存储介质及程序产品，该方法包括：获取待评价的交互大模型的完整会话中各交互轮次的交互数据，从交互数据中提取多个评价维度的评价指标；交互数据包括用户输入的交互文本、交互大模型根据交互文本生成的反馈文本和用户评价；基于评价指标在各评价维度上对交互大模型进行评价，得到交互大模型在各评价维度上的评价得分；对各评价维度的评价得分进行加权求和，得到交互大模型的交互成熟度的评价得分，从而确定基于被评价的交互大模型的对话系统是否具备上线能力。基于多轮交互对交互大模型进行快速完整的多维评价，节省了交互大模型评价所需的人力和时间成本。
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公开(公告)号：CN117707751A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202211103454.2
申请日：2022-09-09
Applicant: 中移物联网有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种流量控制方法、装置及服务器，涉及通信技术领域。该方法包括：获取java虚拟机的垃圾回收信息；根据所述垃圾回收信息，确定流量控制阈值；根据所述流量控制阈值，对服务进行流量控制。本发明的方案，能够避免堆内存快速增长时频繁垃圾回收，从而避免内存溢出，影响程序高可用性的问题。
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公开(公告)号：CN116909869A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211673312.X
申请日：2022-12-26
Applicant: 中移物联网有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 本申请公开了一种边缘架构系统的性能测试方法、装置及电子设备，其中方法包括：向第一执行机发送第一性能测试包，第一执行机为在边缘架构系统的第一边缘节点所在的区域配置的执行机；向第一执行机发送测试执行命令，测试执行命令用于指示第一执行机基于第一性能测试包对第一边缘节点进行性能测试；接收第一执行机返回的测试数据。通过上述方法，由边缘节点所在区域的执行机基于性能测试包对边缘节点进行性能测试，与实际应用中边缘节点接收对应区域的服务器发起的网络请求相一致。这样，边缘节点在测试过程中接收数据的时延与实际应用中接收数据的时延较为一致，有利于减少边缘架构系统的性能测试结果与系统真实性能的偏差。
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公开(公告)号：CN116028856A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111249334.9
申请日：2021-10-26
Applicant: 中移动信息技术有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种基于图神经网络的节点分类方法及装置。所述方法包括：将具有多个标记节点的连通图输入图神经网络，多次执行对连通图中各未标记节点的分类处理，直至满足预设条件；其中，每次分类处理均包括：根据连通图中的各标记节点，获取未标记节点的分类置信度；从各未标记节点中，获取分类置信度不小于图神经网络的当前预设置信度的多个目标节点；根据各目标节点的分类置信度，确定各目标节点的类别；将各目标节点添加至各标记节点中，并根据预设衰减值更新当前预设置信度。本申请实施例提供的基于图神经网络的节点分类方法可以提高节点分类的准确度。
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