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公开(公告)号：CN113393854A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110546236.5
申请日：2021-05-19
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0224 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种语音处理方法，包括：构建第一语音数据和第二语音数据的训练对；将第一语音数据和第二语音数据的原始特征分别输入生成模型，生成与第一语音数据对应的第一嵌入数据、及与第二语音数据对应的第二嵌入数据；将第一嵌入数据和第二嵌入数据输入判别模型进行训练，获得判别结果；根据判别模型，用随机梯度下降的方式进行对抗模型学习，获得语音降噪模型；根据语音降噪模型对目标语音数据进行降噪处理。本发明在保证其鲁棒性、在对先验知识依赖比较少的前提下，利用深度学习网络自适应的去充分学习正常信号和噪音信号之间的关联性和差异性，实现较好的语音降噪效果。
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公开(公告)号：CN108563663A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810008990.1
申请日：2018-01-04
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Inventor： 汪剑
Abstract: 本发明实施例公开了一种图片推荐方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取用户的第一历史图片操作信息，所述第一历史图片操作信息包括：操作图片以及与所述操作图片对应的操作类型；获取与所述操作图片对应的内容特征向量；获取与所述操作类型对应的行为特征向量；根据所述内容特征向量以及所述行为特征向量确定与所述用户匹配的图片分类模型；获取与所述图片分类模型的输出结果匹配的图片，并将所述图片推荐给所述用户。通过本发明的技术方案，能够优化推荐效果，提高用户体验。
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公开(公告)号：CN110942777B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201911234038.4
申请日：2019-12-05
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种声纹神经网络模型的训练方法、装置及存储介质，首先采集语音训练样本；接着对所述语音训练样本进行特征提取，获得语音训练数据；进一步利用一维卷积网络结构和残差网络结构结合的方式来构建神经网络模型；最后利用所获得的语音训练数据对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的声纹神经网络模型。
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公开(公告)号：CN109726664B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811585337.8
申请日：2018-12-24
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Inventor： 汪剑
Abstract: 本发明实施例公开了一种智能表盘推荐方法、系统、设备及存储介质，首先通过结合智能表盘的图像和文字识别表盘并获得表盘的用户行为历史记录信息，然后，基于不同类型的用户行为历史记录信息生成不同类型的第一表盘用户行为序列，根据不同类型的第一表盘用户行为序列得到每个用户对最终目标行为的预测概率p(I)，并根据预测概率p(I)向用户推荐所述智能表盘，解决了现有技术中用户单一的下载历史行为进行推荐，而导致的推荐效果不佳、降低用户体验的问题，实现了优化推荐效果，提高用户体验的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109299321A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811012235.7
申请日：2018-08-31
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Inventor： 汪剑
Abstract: 本发明实施例提供了一种曲目推荐方法及装置，该曲目推荐方法包括：基于曲目的标签信息建立卷积神经网络模型，得到标签特征；基于所述曲目的用户行为信息建立时序神经网络模型，得到用户行为时序特征；基于所述标签特征以及所述用户行为时序特征建立深度神经网络模型，得到目标特征；其中，所述目标特征用于确定待推荐曲目。因此，本发明实施例提供的方案可以为用户推荐更符合用户喜好要求的曲目。
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公开(公告)号：CN113010675A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110270549.2
申请日：2021-03-12
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Abstract: 本申请公开了一种动基于生成对抗网络(GAN)的文本信息分类方法、装置及计算机可读存储介质。首先，会构建一个生成对抗网络模型；然后，使用有标签的文本数据和无标签的文本数据对该生成对抗网络模型进行训练得到一个文本信息分类模型；之后，使用该分类模型进行文本信息的分类。如此，可利用大量的无标签的文本数据对文本信息分类模型进行训练，从而使得文本信息分类模型的精度更高，文本信息的分类结果更准确，进而使基于文本信息分类的应用效果更好。
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公开(公告)号：CN110942777A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911234038.4
申请日：2019-12-05
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种声纹神经网络模型的训练方法、装置及存储介质，首先采集语音训练样本；接着对所述语音训练样本进行特征提取，获得语音训练数据；进一步利用一维卷积网络结构和残差网络结构结合的方式来构建神经网络模型；最后利用所获得的语音训练数据对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的声纹神经网络模型。
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公开(公告)号：CN109299321B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201811012235.7
申请日：2018-08-31
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Inventor： 汪剑
Abstract: 本发明实施例提供了一种曲目推荐方法及装置，该曲目推荐方法包括：基于曲目的标签信息建立卷积神经网络模型，得到标签特征；基于所述曲目的用户行为信息建立时序神经网络模型，得到用户行为时序特征；基于所述标签特征以及所述用户行为时序特征建立深度神经网络模型，得到目标特征；其中，所述目标特征用于确定待推荐曲目。因此，本发明实施例提供的方案可以为用户推荐更符合用户喜好要求的曲目。
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公开(公告)号：CN109726664A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811585337.8
申请日：2018-12-24
Applicant: 出门问问信息科技有限公司
Inventor： 汪剑
Abstract: 本发明实施例公开了一种智能表盘推荐方法、系统、设备及存储介质，首先通过结合智能表盘的图像和文字识别表盘并获得表盘的用户行为历史记录信息，然后，基于不同类型的用户行为历史记录信息生成不同类型的第一表盘用户行为序列，根据不同类型的第一表盘用户行为序列得到每个用户对最终目标行为的预测概率p(I)，并根据预测概率p(I)向用户推荐所述智能表盘，解决了现有技术中用户单一的下载历史行为进行推荐，而导致的推荐效果不佳、降低用户体验的问题，实现了优化推荐效果，提高用户体验的效果。
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