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公开(公告)号：CN119577686A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411741973.0
申请日：2024-11-29
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G10L21/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的协同语音手势生成方法及系统，方法包括：获取初始手势序列，对初始手势序列进行前向扩散，得到扰动序列；获取语音特征、初始姿态特征和时间嵌入向量，对语音特征、初始姿态特征和时间嵌入向量进行跨模态融合，得到多模态特征；使用扩展长短期记忆网络在多模特征的指导下对扰动序列迭代去噪，得到新的手势序列。本发明结合使用扩展长短期记忆网络与扩展模型，能够有效捕捉到不同多模态特征与手势之间的相关性，帮助从条件信息中推断自然且富有表现力的手势，使得生成的协同手势具有更高的质量和多样性。
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公开(公告)号：CN114219160B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111564052.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/087 , G06Q50/04 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的生产链协同调度方法，包括参与生产链的供应方和需求方对本地数据进行预处理，并设置训练集和验证集，并进行数据增强；供应方和需求方通过样本对齐获得中间样本；通过长短期记忆网络对供应方和需求方分别建立本地数据模型，并通过增强数据集进行训练；将供应方、需求方和第三方服务器进行同态加密交互；第三方服务器收集修正后的加权计算数据并整合后将差值发送到供应方或需求方；构建供应方和需求方的图结构，并输出生产链序列，进行协同调度。本发明在加密的情况下进行，极大地保护了参与双方的数据安全。本方法通过双方共同的评估结果，协同地选择出最优供应链，实现随产随供，降低了运营成本，提高了利润。
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公开(公告)号：CN116974751A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310704103.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F9/50 , H04L67/1001 , H04L67/12 , H04L41/083 , G06N3/092 , G06N3/045 , G06N7/01 , G06Q10/047 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体辅助边缘云服务器的任务调度方法，包括描述多智能体辅助MEC系统场景，构造用户、服务器、与多智能体的任务调度问题；建立多智能体马尔可夫模型，重新构造任务调度问题；通过TD3算法进行集中训练处理，同时采用Attention机制，构造改进的多智能体TD3算法；采用改进的多智能体TD3算法、处理后的多智能体进行重新训练，使得每个智能体得到一个全局最优策略模型；通过每个智能体独立的执行最优策略，完成系统的调度任务；本发明方法有效的减少用户任务的计算时延，减轻边缘云服务器的负担，大大提高用户的体验质量，并且能够更有效的处理用户移动的问题。
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公开(公告)号：CN111782799A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010611790.2
申请日：2020-06-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复制机制和变分神经推理的增强性文本摘要生成方法，其步骤包括：步骤S1：通过编码输入和输出序列；利用变分自编码器分别对原文本X＝(x1,x2,...,xT)和文本对应的标准摘要Y＝(y1,y2,...,yN)进行编码。即，将输入的原文词序列和标准摘要词序列编码成连续的词向量序列；步骤S2：对隐变量地近似后验分布进行建模；利用变分神经推理根据学习到的先验分布和近似后验概率得到隐变量z的表示；所述先验分布为pθ(z|x)，所述近似后验概率为 步骤S3：利用上下文语义向量、隐变量和生成复制网络函数解码得到生成的摘要。本发明具有原理简单、适用范围广、能够大幅优化文本摘要生成质量等优点。
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公开(公告)号：CN107393525B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201710607479.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开一种融合特征评估和多层感知器的语音情感识别方法，步骤包括：S1.分别提取对应各类情感的训练语音集的多维情感特征参数，得到原始特征集；S2.对原始特征集中各情感特征参数进行评级排序，得到排序后的特征集；S3.分别从排序后的特征集中获取不同数量的多个特征子集，并使用多层感知器分别对各特征子集进行分类，根据分类结果选择最优的特征子集；S4.对最优的特征子集使用多层感知器训练情感分类模型，由训练得到的分类模型对待识别语音进行情感识别。本发明具有实现方法简单、能够融合特征评估和多层感知器实现情感识别，且情感识别精度以及效率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104036779B
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201410285216.7
申请日：2014-06-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于移动平台的无线语音控制方法及系统，该方法包括：建立移动控制端与移动平台之间的无线通信连接；移动控制端采集语音信号，对采集到的所述语音信号进行语音识别得到识别文本；移动控制端对所述识别文本进行语义解析并形成可执行命令；移动控制端将所述可执行命令发送至移动平台，移动平台接收并执行命令。本发明克服了传统可移动装置手动控制方式造成的不便，操作简单，很好的诠释了人机一体化的设计思想，同时高效准确，大大提高了语音识别效率和识别精度。
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公开(公告)号：CN103366784B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310298771.9
申请日：2013-07-16
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有语音控制和哼唱检索功能的多媒体播放方法及装置，方法步骤如下：用户选择工作模式，采集语音数据并预处理，语音控制模式下，将语音数据与语法规则上传至语音识别服务端进行语音识别，根据识别结果进行播放控制或者资源管理；哼唱检索模式下，将语音数据提取基音序列并转换为音符序列，通过匹配搜索服务端找到与匹配的多媒体资源身份信息，并下载对应的多媒体资源到本地；装置包括人机交互模块、语音输入模块、语音数据处理模块、中央处理器、媒体存储模块、播放解码模块、音频输出模块、网络接口模块、匹配搜索服务端等。本发明具有能够解放用户的双手、用户体验好、使用方便、哼唱检测精确、应用范围广的优点。
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公开(公告)号：CN105243143A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510662383.3
申请日：2015-10-14
Applicant: 湖南大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06Q30/0255
Abstract: 本发明公开了一种基于即时语音内容检测的推荐方法及系统，方法包括：采集用户的语音信息；转换成文本内容并索引得到索引库；检索推荐物品词典得到即时语音关键词；计算用户兴趣模型；计算用户兴趣模型与预设的各物品模型之间的相似度；生成推荐物品信息库中的候选物品集，选取指定数量物品，并把选取的指定数量物品对应的推荐列表推送给目标用户；系统包括方法对应的语音采集模块、语音内容分析模块、语音关键词检索模块、用户兴趣推断模块、物品模型相似度计算模块和列表推送模块。本发明能够充分利用用户日常语音通讯聊天、观看的影视剧台词等语音信息与用户当前兴趣的紧密关联性，推荐物品的针对性强且准确性高、用户的使用体验好。
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公开(公告)号：CN101706737B
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN200910226667.2
申请日：2009-12-18
Applicant: 湖南大学
Inventor： 李仁发 , 陈宇 , 徐成 , 吴强 , 刘彦 , 朱海 , 袁虎 , 钟俊 , 刘滔 , 邝继顺 , 李蕊 , 李肯立 , 罗娟 , 赵欢 , 杨科华 , 任小西 , 杨书凡 , 彭日光 , 李春江 , 黄瑜臣 , 张维 , 李浪
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明提供了一种软硬件协同函数库的构造方法，其特征在于，包括以下步骤：首先为软硬件协同函数声明一个对外接口；软硬件协同函数是对同一功能的不同方式实现：软件函数的实现是以软件编码方式实现，硬件的实现则是由硬件接口代码和函数功能实现的硬件配置文件构成；将软件函数和硬件接口代码封装在一起，并与硬件实现方式的配置文件一起构成软硬件协同函数，由多个软硬件协同函数，形成一个抽象的软硬件协同函数库；形成的函数库可以在其他程序中调用。采用该方法构造的软硬件系统函数库便于软件人员开发嵌入式系统时忽略软硬件函数的差异、提高编程效率。
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公开(公告)号：CN101799770A
公开(公告)日：2010-08-11
申请号：CN201010022083.6
申请日：2010-01-19
Applicant: 湖南大学
Inventor： 李仁发 , 陈宇 , 徐成 , 吴强 , 刘彦 , 朱海 , 袁虎 , 钟俊 , 刘滔 , 邝继顺 , 李蕊 , 李肯立 , 罗娟 , 赵欢 , 杨科华 , 任小西 , 杨书凡 , 彭日光 , 李春江 , 黄瑜臣 , 张维 , 李浪
IPC: G06F9/46
Abstract: 本发明提供了一种基于单位面积加速比的可重构资源管理方法，该可重构资源管理方法应用在可重构资源二维模型上，第一步，将任务就绪队列Qr按最迟执行时间d升序排列，并保存到L1中；然后将Qr按单位面积加速比降序排列，保存到L2中；第二步，检查L2，如果为空则调度结束，否则进入下一步；第三步：扫描任务就绪队列，若该任务为关键任务，进入第四步，否则该任务为非关键任务，进入第五步；第四步：调度关键任务；第五步：调度非关键任务；采用该方法，较之现有的可重构资源管理的调度算法的复杂度低，且任务平均响应时间方面的性能明显优于其他的现有的调度算法。
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