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公开(公告)号：CN113313625B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110520598.7
申请日：2021-05-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水墨画艺术风格转换方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取数据集并对数据集进行预处理，得到预处理后数据集；根据预处理后数据集，得到训练集；建立不对称循环一致性生成对抗网络模型，所述不对称循环一致性生成对抗网络模型在CycleGAN骨架的基础上，包括不对称结构机制和显著性边缘损失函数；利用训练集，对不对称循环一致性生成对抗网络模型进行训练；将待测的真实自然图像输入训练好的不对称循环一致性生成对抗网络模型，得到水墨画图像，实现水墨画风格转换。本发明克服了水墨画艺术转换任务中图像域之间不对称性带来的不利影响，实现了质量更高的水墨画风格转换效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118379181A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202311726502.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T3/04 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的敦煌壁画艺术风格迁移方法及系统，所述方法包括：获取数据集；对数据集进行预处理，并划分出训练集；构建基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型；利用训练集对基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型进行训练，将训练好的基于对比学习和多损失约束的生成对抗网络模型作为敦煌壁画艺术风格迁移模型；获取待处理自然图像；将待处理自然图像输入敦煌壁画艺术风格迁移模型，得到敦煌壁画风格图像，实现对自然图像的敦煌壁画风格迁移。本发明克服了在使用同一个编码器提取特征时存在的域间风格差异而导致的图像退化和模型优化困难等问题，可以生成效果更好、质量更高的敦煌壁画风格迁移图像。
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公开(公告)号：CN113012718B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110287164.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L25/63 , G10L25/30 , G10L25/24 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06N20/10 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多条路径积分的语音情感识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：搭建基于多条路径积分的语音情感识别网络；获取语音情感数据集，并提取语音情感数据集中的语音片段特征；利用语音情感数据集对语音情感识别网络进行训练，得到训练好的语音情感识别网络模型；调用训练好的语音情感识别网络模型，实现语音情感识别。本发明使用普通的语音特征和一种简单的网络架构将路径积分应用在语音情感识别中，能够解决现有语音情感识别方法网络复杂、计算量大、识别准确率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN113313625A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110520598.7
申请日：2021-05-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水墨画艺术风格转换方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取数据集并对数据集进行预处理，得到预处理后数据集；根据预处理后数据集，得到训练集；建立不对称循环一致性生成对抗网络模型，所述不对称循环一致性生成对抗网络模型在CycleGAN骨架的基础上，包括不对称结构机制和显著性边缘损失函数；利用训练集，对不对称循环一致性生成对抗网络模型进行训练；将待测的真实自然图像输入训练好的不对称循环一致性生成对抗网络模型，得到水墨画图像，实现水墨画风格转换。本发明克服了水墨画艺术转换任务中图像域之间不对称性带来的不利影响，实现了质量更高的水墨画风格转换效果。
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公开(公告)号：CN114219701A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111324175.4
申请日：2021-11-10
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种敦煌壁画艺术风格转换方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取数据集，所述数据集包括敦煌壁画图像域数据集以及与敦煌壁画图像域数据集对应的自然图像域数据集；对数据集进行预处理，并划分出训练集；构建以CUT骨架为基础的归一化对比学习生成对抗网络；利用训练集对归一化对比学习生成对抗网络进行训练，将训练好的归一化对比学习生成对抗网络作为敦煌壁画艺术风格转换模型；获取待处理图像；将待处理图像输入敦煌壁画艺术风格转换模型，得到敦煌壁画图像，实现对自然图像的敦煌壁画艺术风格转换。本发明克服了现有算法无法实现逼真的敦煌壁画艺术风格转换的问题，实现了高质量且逼真的敦煌壁画艺术风格图像转换。
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公开(公告)号：CN113012718A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110287164.7
申请日：2021-03-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G10L25/63 , G10L25/30 , G10L25/24 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/00 , G06N20/00 , G06N20/10 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于多条路径积分的语音情感识别方法、系统、设备及介质，所述方法包括：搭建基于多条路径积分的语音情感识别网络；获取语音情感数据集，并提取语音情感数据集中的语音片段特征；利用语音情感数据集对语音情感识别网络进行训练，得到训练好的语音情感识别网络模型；调用训练好的语音情感识别网络模型，实现语音情感识别。本发明使用普通的语音特征和一种简单的网络架构将路径积分应用在语音情感识别中，能够解决现有语音情感识别方法网络复杂、计算量大、识别准确率不高的技术问题。
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