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公开(公告)号：CN108447489B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201810343274.9
申请日：2018-04-17
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种带反馈的连续声纹认证方法及系统，实时获取待认证语音帧，提取待认证语音帧对应的待认证声纹特征向量；计算待认证声纹特征向量与注册声纹特征向量之间的距离，根据距离计算结果确定待认证声纹特征向量与注册声纹特征向量的相似度；根据相似度确定待认证语音帧对应的匹配分值，将匹配分值实时反馈给待认证语音帧对应的用户，以使得用户根据匹配分值调整发音。该方法及系统能够在声纹认证过程中实时反馈用户发出的语音中每一语音帧的匹配分值，从而有效指导用户根据匹配分值调整自己的发音方式，能够有效避免对合法用户的错误拒绝，提高了合法用户认证成功的几率，有利于提升用户的认证体验。
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公开(公告)号：CN108805538A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810612667.5
申请日：2018-06-14
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
CPC classification number: G06Q20/065 , G06Q20/3829 , G06Q20/40145
Abstract: 本发明实施例提供一种数字货币交易方法和装置，其中，所述方法包括：根据任一数字货币持有人的生物特征信息，生成该数字货币持有人的私钥和公钥；根据该数字货币持有人的私钥和公钥进行数字货币交易。本发明实施例提供的一种数字货币交易方法和装置，将基于生物特征信息生成的私钥和公钥应用于数字货币交易，生物特征信息的唯一性使得数字货币交易对媒介的依赖性大大减小，即数字货币持有人不需携带密钥，可随时通过生物特征信息生成；此外，实现了个人身份信息与数字货币的绑定，使得个人的货币行为与个人信誉相联系，有助于促进数字货币市场的健康和稳定。
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公开(公告)号：CN108766442A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810622367.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于声纹图形标识的身份认证方法及装置。所述方法包括接收用户终端发送的业务请求，至少包括认证语音和用户标识；根据认证语音得到认证声纹信息，并与对应的预留声纹信息进行比对以得到置信度；若置信度大于置信阈值，则生成对应的图形标识并发送给用户终端，同时设置认证时间范围；若在认证时间范围内接收到用户终端发送的身份认证信息则判定认证成功，所述身份认证信息包括图形标识，本发明实施例通过认证服务器接收用户终端发送的包含有认证语音的业务请求来验证认证语音是否认证成功，若成功，则生成对应的图形标识，并发送给用户终端，从而使用户能够在预设的认证时间范围内通过用户终端的图形标识安全、可靠得实现身份认证。
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公开(公告)号：CN107274890A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710538107.5
申请日：2017-07-04
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种声纹谱提取方法及装置，其中，方法包括：获取样本语音信号并转换成log域频谱；基于log域频谱，利用预先训练的声纹因子提取模型提取每一帧样本语音信号的声纹因子，利用预先训练的内容因子提取模型提取每一帧样本语音信号的内容因子；基于所提取的内容因子和声纹因子，训练得到用于将内容因子重构成内容谱的内容谱重构模型和用于将声纹因子重构成声纹谱的声纹谱重构模型；将所述内容谱重构模型丢弃，将目标语音信号输入声纹谱重构模型，获得目标语音信号中的声纹谱。本发明能实现从语音信号中精确的提取声纹谱，进而使后续可以根据所提取的声纹谱清晰观察到说话人特性，以帮助提高司法鉴定及身份识别等领域中声纹验证的准确度。
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公开(公告)号：CN108766442B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810622367.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于声纹图形标识的身份认证方法及装置。所述方法包括接收用户终端发送的业务请求，至少包括认证语音和用户标识；根据认证语音得到认证声纹信息，并与对应的预留声纹信息进行比对以得到置信度；若置信度大于置信阈值，则生成对应的图形标识并发送给用户终端，同时设置认证时间范围；若在认证时间范围内接收到用户终端发送的身份认证信息则判定认证成功，所述身份认证信息包括图形标识，本发明实施例通过认证服务器接收用户终端发送的包含有认证语音的业务请求来验证认证语音是否认证成功，若成功，则生成对应的图形标识，并发送给用户终端，从而使用户能够在预设的认证时间范围内通过用户终端的图形标识安全、可靠得实现身份认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111563262A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010296911.9
申请日：2020-04-15
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种基于可逆深度神经网络的加密方法及系统。该方法包括：获取待加密数据；将待加密数据输入至加密器中进行正向计算，得到加密结果；其中加密器是基于任意样本数据和任意目标函数，通过控制所述任意目标函数来控制加密后数据的展现形式，并对采用可逆计算单元构建得到的神经网络模型进行训练所得到的。本发明实施例通过采用不同的可逆算子进行任意数目和顺序的组合得到可逆深度神经网络，并采用不同的随机方法进行参数初始化，使用任意训练样本和任意目标函数进行模型训练得到加密器，设计简单，且能实现无损解密，并控制加密数据展现形式，使得计算效率显著提高。
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公开(公告)号：CN107481713B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710582572.9
申请日：2017-07-17
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开一种混合语言语音合成方法及装置。其中，所述方法包括：获取待合成文本，并提取所述待合成文本的语言学特征向量；获取特定说话人的语音数据，并根据所述特定说话人的语音数据提取所述特定说话人的说话人向量；将所述待合成文本的语言学特征向量和所述特定说话人的说话人向量进行拼接，获得所述待合成文本的语音合成输入向量；根据所述待合成文本的语音合成输入向量和预先建立的混合语言语音合成模型，获得所述待合成文本的特定说话人的合成语音。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的混合语言语音合成方法及装置，能够实现语音合成说话人的快速更改与混合语言语音合成，提高混合语言语音合成的效率。
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公开(公告)号：CN107274890B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201710538107.5
申请日：2017-07-04
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种声纹谱提取方法及装置，其中，方法包括：获取样本语音信号并转换成log域频谱；基于log域频谱，利用预先训练的声纹因子提取模型提取每一帧样本语音信号的声纹因子，利用预先训练的内容因子提取模型提取每一帧样本语音信号的内容因子；基于所提取的内容因子和声纹因子，训练得到用于将内容因子重构成内容谱的内容谱重构模型和用于将声纹因子重构成声纹谱的声纹谱重构模型；将所述内容谱重构模型丢弃，将目标语音信号输入声纹谱重构模型，获得目标语音信号中的声纹谱。本发明能实现从语音信号中精确的提取声纹谱，进而使后续可以根据所提取的声纹谱清晰观察到说话人特性，以帮助提高司法鉴定及身份识别等领域中声纹验证的准确度。
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公开(公告)号：CN108961067A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810729010.7
申请日：2018-07-05
Applicant: 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
CPC classification number: G06Q40/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明实施例公开一种风险可控的资产组合优化方法及装置，其中，方法包括：获取交易市场的交易数据，并将所述交易数据按照预设格式进行处理；基于处理后的交易数据，计算市场状态窗与历史窗口的相似度，若市场状态窗与历史窗口的相似度大于预设阈值，则将所述市场状态窗的下一期的资产表现向量加入一个近邻集合；基于所述近邻集合，通过加入了风险项的目标函数来优化资产组合。本发明实施例对现有模式匹配策略进行了风险控制，能够得到给定风险偏好下的最优资产组合。
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公开(公告)号：CN108766415A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810496872.X
申请日：2018-05-22
Applicant: 清华大学 , 北京孚睿星辰智能科技有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种语音测评方法，包括：根据每一音素在待测评语音中的发音长度、音高特征和后验概率，以及所述每一音素在待测评语音对应的参考语音中的发音长度、音高特征和后验概率，对所述待测评语音进行语音测评。本发明实施例提供的一种语音测评方法，以参考语音为衡量标准，从发音长度、音高特征和后验概率三方面对待测评语音进行语音测评，能够全方位地体现发言人的口语水平，以使得发言人能够从不同角度了解自身口语的不足，从而实现口语水平的提高。
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