一种通过迁移学习提升重庆方言语音识别的方法

    公开(公告)号:CN116416967B

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202111651840.0

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 本发明公开一种通过迁移学习提升重庆方言语音识别的方法,步骤为:1)获取语音数据;2)得到语音频谱图;3)对语音频谱图向量化,得到向量V;4)获取transformer模型的输入X;5)将参数Q、参数K、参数V输入到transformer模型的编码器中,得到编码器输出Y1和编码器输出Y2;6)将编码器输出Y1和编码器输出Y2输入到transformer模型的解码器中,得到语音识别文本;8)确定拼音BERT模型的输入x;9)将输入x输入到拼音BERT模型中,得到语音识别结果。本发明通过pipeline设计模式,将ASR中的声学模型,语言模型独立开,增强了ASR模型选择的多样性。

    基于自适应线性潮流模型的网络约束机组组合建模方法

    公开(公告)号:CN118523286A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410450062.6

    申请日:2024-04-15

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 基于自适应线性潮流模型的网络约束机组组合建模方法,包括以下步骤:1)对电力系统历史场景的运行工况进行聚类,并划分为多个运行工况子区域;2)建立各子区域内误差最小的最优拟合分段线性潮流模型;3)提取各子区域之间的线性边界参数,并引入辅助变量矩阵z;4)从所有最优拟合分段线性潮流模型中选择出一个最优拟合分段线性潮流模型;5)建立基于自适应线性潮流模型的网络约束机组组合模型;6)求解网络约束机组组合模型,得到高线性近似精度机组组合解。本发明针对网络约束机组组合运行工况范围广、约束条件复杂的问题,提出了一种基于自适应线性潮流模型的网络约束机组组合建模方法,大大提高了建模精度。

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