公开(公告)号：CN106571145A

公开(公告)日：2017-04-19

申请号：CN201510644697.0

申请日：2015-10-08

Applicant: 重庆邮电大学 ,  腾讯科技(深圳)有限公司

Inventor： 刘媛媛 ,  刘光军 ,  卢国丽 ,  付芬

IPC: G10L21/013 ,  G10L21/007

CPC classification number: G10L21/013 ,  G10L21/003 ,  G10L2021/0135 ,  H04L67/1097

Abstract: 本发明实施例公开了一种语音模仿方法，包括：分别获取源用户的训练语音以及多个模仿用户的训练语音；根据所述源用户的训练语音以及所述多个模仿用户中目标用户的训练语音，确定所述源用户的训练语音转换为所述目标用户的训练语音的转换规则；采集所述源用户的语音信息；根据确定的所述源用户的训练语音转换为所述目标用户的训练语音的转换规则，将所述源用户的语音信息转换为所述目标用户的模仿语音。本发明实施例还公开了一种语音模仿装置。采用本发明实施例，可以通过一个源用户模仿出多个模仿用户的模仿语音，从而增加了模仿语音的素材，提高了建立语音素材库的效率。

公开(公告)号：CN105718582A

公开(公告)日：2016-06-29

申请号：CN201610050699.1

申请日：2016-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 付芬 ,  豆育升 ,  卢国丽

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明请求保护一种E?learning平台下学习资源个性化推荐系统及方法。系统主要包括：管理模块：主要用于对用户信息进行管理和学习资源的管理；推荐策略模块，用于向登录学习平台的用户推荐学习资源；数据库模块，用于存放所需要的包括信息表在内的各种基础数据。方法的步骤包括：用户登录学习系统，包括对学习资源进行学习和评分，根据本发明优化后的协同过滤推荐算法为用户推荐出可能感兴趣的学习资源。本发明优化后的方法解决了传统的协同过滤算法中由于评分矩阵稀疏带来的相似性计算不准确问题，此外，考虑了用户兴趣漂移，引入时间因子，最终提高了学习资源个性化推荐的效率和准确度。

公开(公告)号：CN105718582B

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201610050699.1

申请日：2016-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 付芬 ,  豆育升 ,  卢国丽

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明请求保护一种E‑learning平台下学习资源个性化推荐系统及方法。系统主要包括：管理模块：主要用于对用户信息进行管理和学习资源的管理；推荐策略模块，用于向登录学习平台的用户推荐学习资源；数据库模块，用于存放所需要的包括信息表在内的各种基础数据。方法的步骤包括：用户登录学习系统，包括对学习资源进行学习和评分，根据本发明优化后的协同过滤推荐算法为用户推荐出可能感兴趣的学习资源。本发明优化后的方法解决了传统的协同过滤算法中由于评分矩阵稀疏带来的相似性计算不准确问题，此外，考虑了用户兴趣漂移，引入时间因子，最终提高了学习资源个性化推荐的效率和准确度。