| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 21 | 一种识别率确定方法及装置 | CN201510744496.8 | 2015-11-05 | CN105653517A | 2016-06-08 | 王育军 |
| 本发明实施例提供一种识别率确定方法及装置，方法为，获取语音识别装置识别得到的字符串，以及该字符串对应的标准识别结果，其中，所述标准识别结果包括表音字符和中文字符；对所述字符串进行切分，生成字符序列；且对所述标准识别结果进行切分，生成标准标识结果序列；计算生成的标准标识结果序列和字符序列之间的最小编辑距离；根据计算得到的最小编辑距离，确定语音识别装置的识别率。采用本发明实施例技术方案，将识别得到的字符串和标准识别结果中的中文字符(和数字)和英文单词作为评测单元，将一个英文单词视为一个整体，避免了将单词中的每一个字符作为一个元素进行处理时造成的计算结果错误率增加的问题，提高了计算结果的准确性。 | ||||||
| 22 | 语言模型的跨语种初始化 | CN201280020118.X | 2012-04-25 | CN103635963B | 2016-04-13 | 中嶋海介; B·斯特罗普 |
| 一种用于为自动语音识别初始化语言模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面，方法包括从特定于给定语言和目标上下文的现有语料库接收日志语音识别结果；通过将所述日志语音识别结果从所述给定语言机器转译成不同目标语言生成目标语料库；以及使用所述目标语料库估计特定于所述不同目标语言和所述相同目标上下文的语言模型。 | ||||||
| 23 | 机器翻译装置和机器翻译方法 | CN201510633868.X | 2015-09-29 | CN105468585A | 2016-04-06 | 园尾聪 |
| 本发明涉及一种机器翻译装置和机器翻译方法。根据一个实施例，一种机器翻译装置包括：语音识别部，其接收源语言的语音输入，识别所述源语言的所述语音输入并且生成所述源语言的文本，所述源语言的所述语音输入是按次序的输入，所述源语言的所述文本是语音识别的结果和分析信息；分割部，其基于所述分析信息，判定待处理单位的分割位置和翻译顺序信息，所述待处理单位是语义单位，每个所述语义单位表示所述源语言的所述文本的部分含义；机器翻译部，其将所述待处理单位按次序翻译成目标语言；翻译控制部，其基于所述翻译顺序信息排列翻译后的单位，并且生成所述目标语言的文本；以及输出部，其输出所述目标语言的所述文本。 | ||||||
| 24 | 基于USB传输的车载终端与智能手机语音声控互联互控系统 | CN201510181635.0 | 2015-04-16 | CN104767819A | 2015-07-08 | 何永山; 田学林; 赵新华; 李爱华; 付聪; 邱万富; 郭旭 |
| 本发明公开了一种基于USB传输的车载终端与智能手机语音声控互联互控系统，包括智能手机以及车载终端，车载终端通过语音接收模块接收语音信息，经语音处理模块对语音信息处理得到语音数据，再利用USB接口模块将语音数据传输至智能手机，智能手机识别车载终端传输过来的语音数据得到控制信息，智能手机根据与自身相关的控制信息执行操作，并将与车载终端相关的控制信息通过USB接口模块回传至车载终端，使车载终端执行相应操作。本发明在车载终端和智能手机之间实现建立互联关系，智能手机能够通过车载终端实现语音命令接收，使用更加方便，避免因手机摆放位置问题而出现的信号接收问题，接收效果更好，确保行车安全，给用户带来更强的实用性和更好的用户体验。 | ||||||
| 25 | 基于动态上下文的语言确定 | CN201380040776.X | 2013-07-29 | CN104509080A | 2015-04-08 | M-L·库伊; M·范奥斯 |
| 本发明呈现了用于促进消息撰写的方法、系统、计算机可读介质和装置。在一些实施例中，电子计算设备可接收用户输入并且基于该用户输入来确定一组上下文属性。设备可基于一组上下文属性来确定语言，以确定期望用于消息撰写的语言，并且将键盘布局切换成对应于所确定的语言的键盘布局。另外，设备可基于一组上下文属性来确定可用于消息撰写的一种或多种语言，并且启用与那些语言相关联的功能。另外，在一些实施例中，设备可基于一组上下文属性根据用户的口述来确定一种或多种语言，并且生成音频输入的文本表示。 | ||||||
| 26 | 语言种类设置方法和装置 | CN201310397320.0 | 2013-09-04 | CN104427357A | 2015-03-18 | 詹炜; 涂成义; 孔建华 |
| 本发明公开了一种语音种类设置方法和装置，其中，该方法包括：读取待播放的多媒体文件对应的语言种类；按照该语言种类播放多媒体文件。本发明解决了相关技术中多媒体文件的语言种类的设置方式存在的操作不便、易用性差的技术问题，减少了用户每次播放多媒体文件的设置过程，提升了用户体验。 | ||||||
| 27 | 用多个话筒的语音识别 | CN201410200154.5 | 2014-05-13 | CN104157288A | 2014-11-19 | G.塔尔瓦; X.赵 |
| 具有不同频率响应的至少第一和第二话筒形成语音识别系统的部分。所述话筒被耦接到处理器，所述处理器被配置成基于话筒信号识别说出的词语。所述处理器将说出的词语分类，并且基于说出的词语的所述分类对来自所述话筒的信号加权。 | ||||||
| 28 | 区分地域性口音的语音数据识别方法和装置 | CN201310703949.3 | 2013-12-19 | CN103680493A | 2014-03-26 | 苏丹; 尹钊 |
| 本发明公开了一种区分地域性口音的语音数据识别方法和装置。所述区分地域性口音的语音数据识别方法包括：计算语音数据的语音识别置信度和/或信噪比，并根据语音识别置信度和/或信噪比从语音数据中筛选出地域性语音数据；根据所述地域性语音数据的地域属性确定所述地域性语音数据的所属地域。本发明公开的区分地域性口音的语音数据识别方法和装置通过计算语音数据的置信度和信噪比将地域性语音数据自动的从海量的语音数据中识别出来，避免了对语音数据进行人工标注，提高了语音数据处理的效率。 | ||||||
| 29 | 语言模型的跨语种初始化 | CN201280020118.X | 2012-04-25 | CN103635963A | 2014-03-12 | 中嶋海介; B·斯特罗普 |
| 一种用于为自动语音识别初始化语言模型的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。在一个方面，方法包括从特定于给定语言和目标上下文的现有语料库接收日志语音识别结果；通过将所述日志语音识别结果从所述给定语言机器转译成不同目标语言生成目标语料库；以及使用所述目标语料库估计特定于所述不同目标语言和所述相同目标上下文的语言模型。 | ||||||
| 30 | 语音翻译装置、方法和程序 | CN201310130904.1 | 2013-04-16 | CN103514153A | 2014-01-15 | 住田一男; 铃木博和; 降幡建太郎; 釜谷聪史; 知野哲朗; 永江尚义; 有贺康显; 益子贵史 |
| 根据一个实施例，语音翻译装置（100）包括语音识别单元（102）、翻译单元（103）、搜索单元（106）和选择单元（108）。语音识别单元（102）连续地执行语音识别以获得第一语言字串。翻译单元（103）将第一语言字串翻译成第二语言字串。搜索单元（106）搜索至少一个相似例，并获取相似例和翻译例。选择单元（108）根据用户指令选择与相似例相关联的第一语言字串和与翻译例相关联的第二语言字串中的至少一个，作为所选择的字串。 | ||||||
| 31 | 语音音节时长的自动归一化 | CN201110184224.9 | 2011-05-17 | CN102254553A | 2011-11-23 | 特里·詹宁斯; 保罗·若勒·麦克里斯 |
| 本发明涉及语音音节时长的自动归一化。一个很常见的问题是：当人们讲他们所习惯的语言以外的语言时，音节可能被说得比听者认为合适的更长或更短。这种情况的一个例子可在有很重日语口音的人说英语时被观察到。由于日语单词以元音结尾，因此本土日本人倾向于在应以辅音结尾的英语单词末尾添加元音。说明性地，本土日本人经常将“orange”发音为“orenji”。一个方面提供了一种自动语音纠正处理，该处理不必需要知道正讨论该水果；该系统只需要知道该讲话者习惯于日语，该收听者习惯于英语，“orenji”不是一个英文单词，以及“orenji”是英文单词“orange”的一种典型日语错误发音。 | ||||||
| 32 | 口语识别系统以及用于训练和操作该系统的方法 | CN200580039161.0 | 2005-09-19 | CN101076851A | 2007-11-21 | 李海州; 马斌; G·M·怀特 |
| 一种训练口语识别系统以将未知语言识别为多种已知候选语言中的一种的方法，其包括如下处理：生成包括多个声音标记的声音目录，从所述已知候选语言的子集提供所述集体的多个声音标记。所述方法进一步包括提供多个训练样本，每个训练样本由一种已知候选语言构成。进一步包括从各个训练数据库生成一个或多个训练向量的处理，其中，每个训练向量被定义为从所述已知候选语言的子集提供的所述多个声音标记的函数。所述方法进一步包括将各个训练向量与相对应的训练样本的候选语言相关联。 | ||||||
| 33 | 语言信息翻译装置和方法 | CN200710006993.3 | 2007-02-01 | CN101013422A | 2007-08-08 | 笼岛岳彦; 平林刚; 清水勇词; 徐大威 |
| 在语言信息翻译装置和方法中，参照被注册到用户字典注册单元的多个用户的注册词汇信息片，并且当存在具有相同的指示词的多个词汇信息片时，基于所述有关的指示词的注册词汇信息片的数目以及所述有关的指示词的且对应于所述有关的注册词汇信息片的所述第二语言表达相互一致的注册词汇信息片的数目中的一个，提取将被加入基本字典的指示词，以及将所述提取的指示词的基本词汇信息注册到基本字典中。 | ||||||
| 34 | 基于语音的不受语言限制的搜索系统 | CN01817139.7 | 2001-10-03 | CN1526132A | 2004-09-01 | 周国军 |
| 一种基于语音的不受语言限制的用户接口方法，包括：从用户那里接收语音输入数据；根据语音输入数据，识别用户所讲述的语言；至少部分以语言标识符为基础，通过识别语音输入数据中的用户语音，将语音输入数据转换为所识别语言的第一文本；对第一文本进行语法分析，提取出关键词；以及用提取出的关键词作为对应用软件的命令。其他操作还包括：接收对应于命令的结果；根据所识别的语言，将结果转换为自然语言格式的第二文本；以及提交第二文本，供用户感知。 | ||||||
| 35 | 在语音识别系统中多语种采用隐藏马尔可夫语音模型的方法 | CN97197810.7 | 1997-09-02 | CN1230277A | 1999-09-29 | J·克勒 |
| 本发明说明一种用于确定超越各不同语种的各语音的各相似性的方法。此外说明用于隐藏马尔可夫模拟多语种各音素的一个新方法。在此建议的用于声学语音模拟的方法说明在汇合各语种中不同隐藏马尔可夫语音模型用的各概率密度时的既语种专用也不取决于语种的各种性能。 | ||||||
| 36 | 自适应能自动导航的外语语音云计算集群遥控的执行系统 | CN201610431359.3 | 2016-06-17 | CN107526355A | 2017-12-29 | 苗玉水 |
| 本技术方案是一种自适应能自动导航的外语语音云计算集群遥控的执行系统，属于外语语音云计算集群遥控能自动导航的执行系统技术领域。本技术方案包括环境信息反馈模块 （15）、执行机构执行状态信息反馈模块 （14）、输入装置模块（13）、网络传输模块D（12）、控制整个集群系统的计算机系统模块（11）、外语语音识别模块（10）、翻译模块（9）、网络传输模块C（8）、卫星定位导航装置模块（7）、网络传输模块B（6）、关键词与程序绑定模块（5）、程序逻辑排列连接模块（4）、网络传输模块A（3）、驱动器模块（2）、执行机构模块（1）。有了本技术方案，可以实现自适应能自动导航的外语语音云计算集群遥控的执行系统的工作。 | ||||||
| 37 | 语音翻译方法、装置及服务器 | CN201710780647.4 | 2017-09-01 | CN107515862A | 2017-12-26 | 杜念冬; 马赛; 谢延 |
| 本发明提出一种语音翻译方法、装置及服务器，其中，该方法包括：确定获取到终端发送的语音数据所属的语言类型；根据所述确定的语言类型，对所述语音数据进行识别，获取与所述语音数据对应的第一识别信息；对所述第一识别信息进行翻译处理，获取与所述语音数据对应的翻译结果。由此，无需终端与服务器进行多次交互即可实现对语音数据的翻译，减少了网络资源的占用，提高了翻译效率，改善了用户体验。 | ||||||
| 38 | 动态语言模型 | CN201380038870.1 | 2013-06-18 | CN104508739B | 2017-11-07 | 佩德罗·J·莫雷诺·门希瓦尔; 迈克尔·H·科恩 |
| 用于语音识别的方法、系统和设备，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。其中一种方法包括：接收用于语音识别的基本语言模型，基本语言模型包括具有基本概率值的第一词语序列；接收与查询场境相关联的话音搜索查询；当查询场境满足与定制语言模型相关联的一个或多个准则时，确定要使用定制语言模型；获得定制语言模型，定制语言模型包括具有经过调节的概率值的第一词语序列，经过调节的概率值是基本概率值被根据查询场境来调节的；以及基于一个或多个概率，将话音搜索查询转换为文本搜索查询，每个概率对应于一个或多个词语序列的群组中的词语序列，群组包括具有经过调节的概率值的第一词语序列。 | ||||||
| 39 | 声音识别装置及声音识别方法 | CN201380081091.X | 2013-11-20 | CN105793920B | 2017-08-08 | 濑户祐介 |
| 本发明提供一种声音识别装置及声音识别方法。声音获取部(1)获取用户自由说话的原声音。声音数据加工部(7)对原声音信号进行加工以生成加工声音信号。音响模型切换部(4)基于声音识别部(5)利用各语言的音响模型(3‑1～3‑x)对加工声音信号的音响特征的时间序列数据进行识别处理而计算出的每一语言的识别分数，从多个音响模型(3‑1～3‑x)中决定1个音响模型。 | ||||||
| 40 | 一种基于大数据语音交互的语言自主学习系统及方法 | CN201710363208.3 | 2017-05-22 | CN107016992A | 2017-08-04 | 焦友明; 刘念邱 |
| 本发明公开了一种基于大数据语音交互的语言自主学习系统及方法，它包括云计算中心和车载终端；所述的云计算中心实现对接收到的车载终端采集的语音数据和车载数据进行存储、分析及处理和加载入其他语言类型数据并与采集车载云端采集的数据进行对比识别及分析学习；所述的车载终端实现对语音数据和车载数据的采集、存储、识别及交互并将采集到的数据发送到云计算中心；所述的云计算中心与车载终端通过无线网络进行数据交互连接。本发明能够通过语言自主学习完成识别出不标准普通话或者地区性方言语音的具体含义，使得不用说普通话都可以用语音进行辅助驾驶，极大地提高了用户的体验感和满意度。 | ||||||
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