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公开(公告)号：CN117237521A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310172081.2
申请日：2023-02-27
Applicant: 长城信息股份有限公司
IPC: G06T17/00 , G10L25/18 , G10L25/30 , G06T15/20 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种语音驱动人脸生成模型构建方法、目标人说话视频生成方法，其中模型构建方法包括：获取目标人视频数据和音频数据；将视频数据进行分帧，确定每一帧的3DMM系数；分别提取3DMM系数中关联表情和姿态的系数，构建表情特征向量和姿态特征向量；构建基于LSTM网络的语音‑系数映射模型；利用微分渲染器得到初步渲染图序列；构建基于GAN网络的真实感渲染网络；先后对语音‑系数映射模型和真实感渲染网络进行训练，得到最终的语音驱动人脸生成模型。给定目标人驱动音频数据，该模型可以生成具有真实感的目标人人脸渲染帧图像序列，结合驱动音频数据，即可合成高清且具有自然头部动作的目标人说话视频。
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公开(公告)号：CN115188481A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210587632.7
申请日：2022-05-27
Applicant: 长城信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多维向量匹配的中毒物质筛查方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取血液样本中所含物质的多维特征数据；构建待筛查的物质特征矩阵；构建参考物质特征标准数值矩阵；对待筛查的物质特征矩阵中的每一行特征数据，计算其与参考物质特征标准数值矩阵中的每一行特征数据的距离，选择距离最小的前k行特征数据；对k行特征数据中的数据进行缩放处理，得到每个特征数据的上限、下限；对待筛查的物质特征矩阵中的每一行特征数据，将其与对应缩放处理后的k行特征数据中的每一行特征数据进行比对，筛选出所有满足条件的若干行特征数据构成精筛数据集。根据多种特征数据进行筛选，在确保准确率的前提下极大提高了筛查效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114491024B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111680038.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 长城信息股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F16/2458 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本的特定领域多标签文本分类方法，通过对原始语料中带有原始标签的语料进行标签进行分类，然后改变原始标签进行语料扩充，并基于扩充后的语料，通过mask language model对预训练语言模型进行了多任务的训练来更新模型参数，使模型充分学习到领域的语义知识，在预测的阶段则使用知识库检索的方式，使用knn减少随机性，提升分类结果的准确性。在得到预测的结果后，继续将预测的结果当作人工标签重复上述步骤，使模型能够继续学习本领域的知识，并且检索知识库也越来越大，分类的结果也得到相应的提升。
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公开(公告)号：CN116089578A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211640035.2
申请日：2022-12-20
Applicant: 长城信息股份有限公司
IPC: G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种智能问答数据自动标注方法、系统及存储介质，根据用户提问问题，从知识库中召回与之最接近的若干标准问题供用户选择，若用户选择了其中的一条标准问题，则判断用户提问问题与选择的标准问题的相似度是否超过阈值，若是，则将用户提问问题标注为选择的标准问题的相似问题；若用户没有选择任何一条标准问题，则将用户提问问题与知识库中所有标准问题进行聚类，若用户提问问题单独为一类，则将其标注为新增标准问题，否则，将其标注为所在类的聚类中心对应的标准问题的相似问题。本发明实现了智能问答中用户提问问题的自动标注，使智能问答机器人能够在使用过程中持续优化问答能力，同时减少了大量人工工作量，提升了标注效率。
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公开(公告)号：CN115966004A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211522066.8
申请日：2022-11-30
Applicant: 长城信息股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力指导轻量级网络的人脸关键点检测方法，采用优化的深度残差结构作为教师主干网络，使用注意力机制、逐点组卷积(pointwise group convulution)和通道混洗(channel shuffle)在保障精确率损失不多的同时可以大大减少了计算成本，这些轻量级的模型是在牺牲了部分精度的情况下提高计算速率，然后进一步通过复杂但准确性高的教师网络来指导精简的学生网络进行训练，从而得到计算量少，参数少的较精确的网络模型。
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公开(公告)号：CN114491024A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111680038.4
申请日：2021-12-31
Applicant: 长城信息股份有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/30 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本的特定领域多标签文本分类方法，通过对原始语料中带有原始标签的语料进行标签进行分类，然后改变原始标签进行语料扩充，并基于扩充后的语料，通过mask language model对预训练语言模型进行了多任务的训练来更新模型参数，使模型充分学习到领域的语义知识，在预测的阶段则使用知识库检索的方式，使用knn减少随机性，提升分类结果的准确性。在得到预测的结果后，继续将预测的结果当作人工标签重复上述步骤，使模型能够继续学习本领域的知识，并且检索知识库也越来越大，分类的结果也得到相应的提升。
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公开(公告)号：CN114202604A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111466434.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 长城信息股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种语音驱动目标人视频生成方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取语音数据和人物上半身正面图像；基于获取的人物上半身正面图像提取初始头部关键点坐标矩阵和初始上半身关键点坐标矩阵；基于获取的语音数据分离语音内容信息和音频信息；基于语音内容信息、音频信息、初始头部关键点坐标矩阵以及初始上半身关键点坐标矩阵，训练语音内容信息、音频信息与头部关键点坐标及上半身关键点坐标之间的多维映射关系；基于多维映射关系生成得到视频图像帧序列；将视频图像帧序列与语言数据进行拼接，得到目标人语音视频。充分考虑了头部动作和上半身的联动，生成的视频自然，真实感强。
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