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公开(公告)号：CN116312455A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211094041.2
申请日：2022-09-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及人工智能、语音信号处理技术领域，具体为一种基于生成对抗网络的多属性语音合成方法，包括声码器中基于GAN的生成器、生成器－编码器相互作用的循环网络结构、使用支持向量机训练多个单一属性得到多个属性划分超平面、多属性语音编辑及合成方法，通过在通用语音合成的基础框架上，使用了基于GAN生成器的声码器，在语音合成的自然度上和多样性上具有显著优势；生成器－编码器的循环网络使得生成的语音特征更易于控制；训练多个单属性的支持向量机可以定性和定量控制语音的生成，综合这3项技术，本发明可以在多个属性上定性和定量的控制语音的合成，在合成语音样本的丰富性和合成的可控制性上具有独特而显著的优势。
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公开(公告)号：CN113672727B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202110855621.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F40/16 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种金融文本实体关系抽取方法，涉及人工智能领域的技术领域，具体方案为：S1：在金融数据集上使用BERT预训练单词嵌入；S2：建立实体关系图：以金融文本中的实体作为节点，实体所在的文本作为节点之间的关系边；S3：更新实体关系图：通过关系边的转移矩阵对节点嵌入使用聚合函数更新节点嵌入，重复更新实体关系图；S4：预测关系类别：从S3过程中获取若干次更新实体关系图的各层目标实体对嵌入的输出，经变换拼接后送入多层感知机进行分类，选择概率最大的类别作为关系输出。本发明建立在金融数据基础上，因此对金融领域文本的实体关系抽取具有领域优势。
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公开(公告)号：CN114818884A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210365573.9
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于数据工程技术领域，公开了一种结合懒惰学习和急切学习的层次特征选择方法及系统，所述结合懒惰学习和急切学习构建层次特征选择方法结合懒惰学习和急切学习构建层次特征选择算法LE‑HFS；通过两类互补方式的融合改进层次特征选择；LE‑HFS在懒惰学习和急切学习过程中分别使用LazyR和信息增益作为相关性度量，从不同的相关性角度进行综合性特性选择。本发明结合懒惰学习和急切学习的层次特征选择方法，通过两类互补方式的融合来改进层次特征选择，可以从不同的相关性角度进行综合性特性选择，LE‑HFS可以更好地消除层次冗余，从而显著的提高层次特征选择的精确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN109935243A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910138946.7
申请日：2019-02-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于VTLP(Vocal Tract Length Perturbation)数据增强及多尺度时频域空洞卷积模型的语音情感识别方法，主要通过结合VTLP数据扰动算法以及时频域空洞卷积网络解决语音情感识别过程中数据量少且数据不平衡和特征提取不充分的问题，本发明首先通过语音采集设备获取初始语音，然后通过VTLP算法得到不同频谱特征的语音，然后通过傅里叶变换得到有效的频谱图，然后将频谱原图进行多尺度缩放，将频谱输入图经过设计的时频域卷积层，分别从谱图中获取时域和频域的低层次特征，将时域和频域信息进行特征级融合，然后将融合特征送入下一层空洞卷积层，从融合特征中提取句子级细化特征，最后将情感概率值最大的类别输出，根据分类评价方式，生成语音情感分类准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108875800A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810533080.5
申请日：2018-05-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID卡的行为特征提取方法，属于信息技术领域，本发明将RFID卡中指定时间段内的刷卡记录进行分类处理，删除异常数据，并分别提取规律特征R、类别特征C和评分特征P，本发明可以处理数据记录量较大的数据，删掉异常值，将数据特征类型分类提取，从多角度针对每一个ID号提取对应的行为特征，分类详尽，数据提取精确；本发明可以可有效地关联匹配各类海量数据的，准确的提取行为特征。
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公开(公告)号：CN116743596A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310622031.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种无服务架构应用的模型构建方法及应用，涉及大数据与云计算技术领域，其技术方案要点是：包括一种无服务架构应用的模型构建方法和该模型的应用。本建模方法是基于serverless应用的建模方法，将函数真正部署到serverless云平台上实验获取真实的执行数据作为模型准确率的参考。将serverless应用抽象为有向无环图，根据serverless平台的现实设定，构建应用的费用计算方式和时延计算方式。实验结果表明，本模型的时间预测和费用预测的准确率均在98％以上，本应用采用了一种启发式算法获得给定约束下的内存配置最优化方案。经实验结果表明，相较于贪心式算法，本方法在不需要花费较大执行时间的代价下，可以得到更好的效果。
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公开(公告)号：CN108875800B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810533080.5
申请日：2018-05-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于RFID卡的行为特征提取方法，属于信息技术领域，本发明将RFID卡中指定时间段内的刷卡记录进行分类处理，删除异常数据，并分别提取规律特征R、类别特征C和评分特征P，本发明可以处理数据记录量较大的数据，删掉异常值，将数据特征类型分类提取，从多角度针对每一个ID号提取对应的行为特征，分类详尽，数据提取精确；本发明可以可有效地关联匹配各类海量数据的，准确的提取行为特征。
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公开(公告)号：CN113672727A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110855621.8
申请日：2021-07-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/901 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种金融文本实体关系抽取方法，涉及人工智能领域的技术领域，具体方案为：S1：在金融数据集上使用BERT预训练单词嵌入；S2：建立实体关系图：以金融文本中的实体作为节点，实体所在的文本作为节点之间的关系边；S3：更新实体关系图：通过关系边的转移矩阵对节点嵌入使用聚合函数更新节点嵌入，重复更新实体关系图；S4：预测关系类别：从S3过程中获取若干次更新实体关系图的各层目标实体对嵌入的输出，经变换拼接后送入多层感知机进行分类，选择概率最大的类别作为关系输出。本发明建立在金融数据基础上，因此对金融领域文本的实体关系抽取具有领域优势。
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公开(公告)号：CN112364127A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011187722.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/211 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于自然语言处理的情感分析技术领域，公开了一种短文档情感原因对提取方法、系统、存储介质，所述短文档情感原因对提取系统包括：情感/原因提取模块、第一词级别编码器模块、词级别注意力模块、子句级别编码器模块、情感/原因预测模块、情感原因对提取模块、第二词级别编码器模块、位置编码器模块和情感原因对预测模块。本发明针对目前情感/原因提取中，忽略情感预测时，子句在整个文档中的表达与原因的关系，提出新的利用情感预测原因的结构；在情感原因对提取时，对于位置信息的利用并不充分，提出新的利用位置信息的结构，帮助机器更加精准的提取短文本的情感原因对。本发明可以帮助机器更加精准的提取短文本的情感原因对。
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