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公开(公告)号：CN111274807B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010078977.0
申请日：2020-02-03
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/35
Abstract: 本申请实施例公开了一种文本信息的处理方法及装置、计算机设备和可读存储介质，适用于人工智能领域的情感语音合成，本申请实施例方法在为文本中的语句确定情感类别的过程中，不仅考虑了为该语句个体所预测的情感类别，还考虑了语句所在文本的整体情感类别，按照本申请实施例提供的方法为文本中语句生成语音信息，有利于为文本生成更加符合人的情感表达习惯的语音信息，提高智能语音设备的拟人程度。
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公开(公告)号：CN109906449B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201680090513.3
申请日：2016-10-27
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种查找方法及装置，涉及人工智能领域中的自然语言处理技术领域，解决了现有技术确定出的专业领域的文本的参考文本准确度较低的问题。该方法包括：获取当前待分析的目标案例中的n个命名实体(S300)；确定第一特征和第二特征(S301)；根据第一特征和第二特征，按照预设的向量生成规则生成目标案例对应的目标特征向量(S302)；获取数据库中每个历史案例以及每个历史案例对应的特征向量(S303)；分别计算目标特征向量与每个历史案例对应的特征向量之间的相似度，选取相似度结果满足预设条件的历史案例作为参考案例(S304)。
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公开(公告)号：CN112216307A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910631571.8
申请日：2019-07-12
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请提供了一种语音情感识别方法、装置以及系统，可应用于人工智能领域语音识别场景。所述方法包括：获取语音数据，其中，语音数据包括t个语音帧I1，I2，…，It；将语音帧I1，I2，…，It分别输入声学特征识别模型，从而得到语音帧I1，I2，…，It各自的情感声学特征数据S1，S2，…，St；将语音帧I1，I2，…，It分别输入音素识别模型，从而得到语音帧I1，I2，…，It各自的所属的音素M1，M2，…，Mt；根据语音帧I1，I2，…，It各自的所属的音素M1，M2，…，Mt，确定语音帧I1，I2，…，It各自的音素数据N1，N2，…，Nt；将情感声学特征数据S1，S2，…，St和音素数据N1，N2，…，Nt进行融合，从而得到融合数据R1，R2，…，Rt；将融合数据R1，R2，…，Rt输入情感状态识别模型，从而确定语音数据的情感状态。
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公开(公告)号：CN109299453A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201710607574.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种用于构建词典的方法和装置，该方法包括：获取候选词和该候选词的释义；从该候选词的释义中，选择该候选词的特征词；根据该候选词的特征词，通过预设的分类器，得到该候选词的初始判定结果；根据从至少一个中间词中每个中间词的释义中选择的特征词，通过该分类器，得到该每个中间词的判定结果，其中，该至少一个中间词包括该候选词的N级特征词；根据该候选词的初始判定结果和该至少一个中间词的判定结果，确定该候选词的最终判定结果，该候选词的最终判定结果用于指示能否将该候选词添加至该词典。因此，能够提高词典的准确性。
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公开(公告)号：CN109074429A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201680084673.7
申请日：2016-04-20
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种基因组变异检测方法、装置及终端，其中，所述基因组变异检测方法包括：将基因组的多条测序序列分别和参考序列进行双序列比对，得到双序列比对结果(201)；根据所述双序列比对结果，确定基因组的潜在变异区域(202)；根据所述潜在变异区域，在所有测序序列中抽取出测序序列片段(203)；根据所述潜在变异区域，在所述参考序列中抽取出参考序列片段(204)；对所述参考序列片段和所有测序序列片段进行多序列比对，得到多序列比对结果(205)；根据所述多序列比对结果，确定所述基因组的变异检测结果(206)。将参考序列片段和所有测序序列片段进行多序列比对，可以把具有相同变异类型的测序序列片段聚在一起对齐，从而提高基因组变异检测结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112885328A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110091046.9
申请日：2021-01-22
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种文本数据处理方法，应用于人工智能领域，包括：获取目标文本，目标文本的音素包括相邻的第一音素和第二音素；对第一音素和第二音素进行特征提取，以获取第一音素的第一音频特征、以及第二音素的第二音频特征；通过目标循环神经网络RNN根据第一音频特征获取第一音素对应的第一语音数据，通过目标RNN根据第二音频特征获取第二音素对应的第二语音数据；获取第一音素对应的第一语音数据和获取第二音素对应的第二语音数据的步骤并行执行；根据第一语音数据和第二语音数据，获取音频。本申请中，目标RNN可以并行处理第一音频特征和第二音频特征，即实现了第一音频特征和第二音频特征的处理过程的解耦，减少了目标RNN处理音频特征的时长。
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公开(公告)号：CN110910898A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201811077551.2
申请日：2018-09-15
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明涉及人工智能技术，提供一种语音信息处理方法。在该方法中，信息处理设备接收语音信息，获取所述语音信息的语音情感极性结果和所述语音信息的语义情感极性结果，并根据所述语音情感极性结果和所述语义情感极性结果，获取所述语音信息对应的一个或多个表情信息。本发明提供的方法根据语音信息的语音和语义两方面的情感极性结果为语音信息获取表情信息，能够更准确地确认语音信息传递的感情，提高了为所述语音信息匹配表情信息的准确度。
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公开(公告)号：CN112885328B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110091046.9
申请日：2021-01-22
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种文本数据处理方法，应用于人工智能领域，包括：获取目标文本，目标文本的音素包括相邻的第一音素和第二音素；对第一音素和第二音素进行特征提取，以获取第一音素的第一音频特征、以及第二音素的第二音频特征；通过目标循环神经网络RNN根据第一音频特征获取第一音素对应的第一语音数据，通过目标RNN根据第二音频特征获取第二音素对应的第二语音数据；获取第一音素对应的第一语音数据和获取第二音素对应的第二语音数据的步骤并行执行；根据第一语音数据和第二语音数据，获取音频。本申请中，目标RNN可以并行处理第一音频特征和第二音频特征，即实现了第一音频特征和第二音频特征的处理过程的解耦，减少了目标RNN处理音频特征的时长。
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公开(公告)号：CN111276120B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010071427.6
申请日：2020-01-21
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G10L13/027 , G10L13/04
Abstract: 本申请提供了一种语音合成的方法、装置和计算机可读存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及语音识别领域中的一种语音合成技术。该方法包括：获取第一用户的待处理数据，通过目标模型对待处理数据进行处理，获得第一数据，其中，目标模型是基于第一用户的个性化训练数据对基础声学模型的第一子模型训练后得到的，向数据处理设备发送第一数据，以及接收处理结果，该处理结果是数据处理设备基于基础声学模型的第二子模型对第一数据进行处理获得的。本申请通过终端和数据处理设备相结合的数据处理的方法，降低了对数据处理设备存储模型和运算能力的要求，从而大大降低个性化语音合成的部署和实现成本。
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公开(公告)号：CN109074429B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201680084673.7
申请日：2016-04-20
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 一种基因组变异检测方法、装置及终端，其中，所述基因组变异检测方法包括：将基因组的多条测序序列分别和参考序列进行双序列比对，得到双序列比对结果(201)；根据所述双序列比对结果，确定基因组的潜在变异区域(202)；根据所述潜在变异区域，在所有测序序列中抽取出测序序列片段(203)；根据所述潜在变异区域，在所述参考序列中抽取出参考序列片段(204)；对所述参考序列片段和所有测序序列片段进行多序列比对，得到多序列比对结果(205)；根据所述多序列比对结果，确定所述基因组的变异检测结果(206)。将参考序列片段和所有测序序列片段进行多序列比对，可以把具有相同变异类型的测序序列片段聚在一起对齐，从而提高基因组变异检测结果的准确性。
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