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    • 74. 发明申请
    • 単語アライメントスコア算出装置、単語アライメント装置、及びコンピュータプログラム
    • 字对准计算设备,字对齐设备和计算机程序
    • WO2015133238A1
    • 2015-09-11
    • PCT/JP2015/053825
    • 2015-02-12
    • 独立行政法人情報通信研究機構
    • 田村 晃裕渡辺 太郎隅田 英一郎
    • G06F17/28
    • G06F17/2827G06F17/2818G10L25/30
    • 【課題】高精度で単語アライメントをするための装置を提供する。 【解決手段】この装置は、対訳文対と、当該対訳文対に対する単語アライメントとを受けて、所定の順序で第1の言語の文の単語f j を順番に選択する選択手段と、対訳文対の第2の言語のうちで単語アライメントa j により単語f j と対応付けられた単語e a_{j} と単語f j とからなる単語対が正しい可能性を示すスコア102を第1の言語の文の全単語について算出し、当該スコアに基づいて単語アライメントa j のスコアを算出するリカレント型ニューラル・ネットワーク(RNN)100とを含む。RNN100は、単語対(f j、 e a_{j} )のスコアを算出するときに、循環接続118により、単語アライメントa j のうち単語対(f j、 e a_{j} )の単語f j より前に選択手段により選択された単語のアライメント全てa 1 j-1 に基づき単語対(f j、 e a_{j} )のスコア102を算出する。
    • [问题]提供用于以高精度执行字对齐的装置。 [解决方案]该装置包括:用于接收双语句子对的双语语句对和单词对齐的选择装置,并按规定的顺序依次选择第一语言的单词(fj); 以及用于计算第一语言的句子中的每个单词的循环神经网络(RNN)(100),表示由各个单词(fj)组成的单词对的正确性的可能性的得分(102)和单词 (ea_ {j}),其处于双语句子对的第二语言中,并且通过字对齐(aj)与单词(fj)对齐,并且基于该对齐方式(aj)计算单词对齐(aj)的分数 得分了。 当计算字对(fj,ea_ {j})的得分时,RNN(100)通过循环连接(118)计算字对(fj,ea_ {j})的得分(102) 基于在字对(fj,ea_ {j})的单词(fj)之前由选择装置选择的单词的字对齐(aj)的全部(a1 j-1)的基础上。
    • 76. 发明申请
    • MONAURAL SPEECH FILTER
    • 单声道过滤器
    • WO2013149123A1
    • 2013-10-03
    • PCT/US2013/034564
    • 2013-03-29
    • THE OHIO STATE UNIVERSITY
    • WANG, YuxuanWANG, Deliang
    • G10L15/16
    • G10L21/0208G10L21/0232G10L25/30G10L2021/02087
    • A system receives monaural sound which includes speech and background noises. The received sound is divided by frequency and time into time-frequency units (TFUs). Each TFU is classified as speech or non-speech by a processing unit. The processing unit for each frequency range includes at least one of a deep neural network (DNN) or a linear support vector machine (LSVM). The DNN extracts and classifies the features of the TFU and includes a pre- trained stack of Restricted Boltzmann Machines (RBM), and each RBM includes a visible and a hidden layer. The LSVM classifies each TFU based on extracted features from the DNN, including those from the visible layer of the first RBM, and those from the hidden layer of the last RBM in the stack. The LSVM and DNN include training with a plurality of training noises. Each TFU classified as speech is output.
    • 系统接收包含语音和背景噪声的单声道声音。 接收的声音被频率和时间分为时间单位(TFU)。 每个TFU被处理单元分类为语音或非语音。 每个频率范围的处理单元包括深神经网络(DNN)或线性支持向量机(LSVM)中的至少一个。 DNN提取并分类了TFU的特征,并且包括一个预先训练的限制玻尔兹曼机器(RBM),每个RBM包括可见和隐藏层。 LSVM根据来自DNN的提取的特征(包括来自第一个RBM的可见层的那些)以及堆叠中最后一个RBM的隐藏层的特征对每个TFU进行分类。 LSVM和DNN包括具有多种训练噪音的训练。 输出分类为语音的每个TFU。
    • 79. 发明申请
    • METHOD AND APPARATUS FOR CANONICAL NONLINEAR ANALYSIS OF AUDIO SIGNALS
    • 用于音频信号的经典非线性分析的方法和装置
    • WO2011152889A2
    • 2011-12-08
    • PCT/US2011/023015
    • 2011-01-28
    • CIRCULAR LOGIC, LLCFLORIDA ATLANTIC UNIVERSITY RESEARCH CORPORATIONLARGE, Edward, W.AMONTE, Felix
    • LARGE, Edward, W.AMONTE, Felix
    • G10L19/00G06N3/049G10L25/30
    • The present invention is directed to systems and methods designed to ascertain the structure of acoustic signals. The approach involves an alternative transform of an acoustic input signal, utilizing a network of nonlinear oscillators in which each oscillator is tuned to a distinct frequency. Each oscillator receives input and interacts with the other oscillators in the network, yielding nonlinear resonances that are used to identify structure in an acoustic input signal. The output of the nonlinear frequency transform can be used as input to a system that will provide further analysis of the signal. According to one embodiment, the nonlinear responses are defined as a network of n expanded canonical oscillators Z i with an input, for each oscillator as a function of an external stimulus. In this way, the response of oscillators to inputs that are not close to its natural frequency are accounted for.
    • 本发明涉及设计用于确定声信号结构的系统和方法。 该方法涉及声输入信号的替代变换,利用非线性振荡器网络,其中每个振荡器被调谐到不同的频率。 每个振荡器接收输入并与网络中的其他振荡器交互,产生用于识别声输入信号中的结构的非线性谐振。 非线性频率变换的输出可以用作将进一步分析信号的系统的输入。 根据一个实施例,对于作为外部刺激的函数的每个振荡器,非线性响应被定义为具有输入的n个扩展规范振荡器Z i的网络。 这样就可以解释振荡器对输入的响应不太接近固有频率。