摘要：本发明公开了一种实现流量借用的方法及系统，其通过流量借用管理服务器统一采集了同一局域网中各个移动终端用户的当前流量状况信息和局域网状况信息，请求借用上网流量的移动终端用户并不需要频繁扫描热点，而是根据流量借用管理服务器的匹配结果找到供应上网流量的移动终端用户，即不需要供应上网流量的移动终端用户的手机热点保持开启；另外，请求借用上网流量的移动终端用户和供应上网流量的移动终端用户在同一个局域网中，即使一个供应上网流量的移动终端用户退出，同一个局域网中的其他可供应上网流量的移动终端用户可以快速自动替补上来，即可方便的让请求借用上网流量的移动终端用户和供应上网流量的移动终端用户自由加入和脱离。

摘要：本发明公开了一种基于AI的语音意图的识别方法及装置。其中，该方法包括：获取待识别的语音；基于待识别的语音，利用基于深度学习的语音意图识别模型，来识别待识别的语音的意图；其中，语音意图识别模型是通过以下得到的：对第一句子向量和第二句子向量进行张量转换得到第一句子张量和第二句子张量；分别对第一句子张量和第二句子张量进行张量分解，计算分解后的第一句子张量和分解后的第二句子张量之间的主成分差异，并基于主成分差异对训练样本进行决策边界增强，得到语音意图识别模型的损失；基于语音意图识别模型的损失来更新语音意图识别模型的网络参数。本发明解决了现有技术中语音意图识别不准确的技术问题。

摘要：本发明公开了一种语音意图识别模型的决策边界增强方法及装置。其中，该方法包括：计算用于训练语音意图识别模型的训练数据中的语音识别文本和人工识别文本之间的主成分差异，并基于所述主成分差异确定差异度权重系数；基于所述差异度权重系数来调整所述语音意图识别模型的损失函数，以增强所述语音意图识别模型的决策边界；其中，基于所述主成分差异确定差异度权重系数包括：确定超参数，其中，所述超参数用于控制所述主成分差异对所述损失函数的权重的影响程度；基于所述超参数和所述主成分差异，来确定所述差异度权重系数。本发明解决了语音意图识别模型的边策边界不清晰的技术问题。

摘要：本申请涉及一种语音合成方法及装置，其中，该方法包括：响应于语音合成请求，从语音合成请求中解析出文本数据及音频数据，并从文本数据中提取出文本特征，从音频数据中提取出目标对象的音频特征；利用多头注意力机制捕捉文本特征和音频特征之间的关系，得到关联关系矩阵；将关联关系矩阵分为第一关联矩阵和第二关联矩阵，对第一关联矩阵进行权重映射线性变换，对第二关联矩阵进行样条插值线性变换，并对权重映射线性变换的结果和样条插值线性变换的结果进行融合，得到融合特征；基于融合特征，生成模拟目标对象的合成语音，其中，合成语音的语音内容为文本数据中的文字内容。

摘要：本申请提供了一种音频信号的处理方法及装置，其中，该方法包括：获取多路音频信号，并识别所述多路音频信号中的每路音频信号的编码方式和实际采样率；基于所述编码方式和所述实际采样率对所述每路音频信号的各频率分量进行频率校正处理，并基于所述编码方式和所述实际采样率对频率校正处理后的所述每路音频信号进行信号延迟补偿；将信号延迟补偿后的所述每路音频信号进行时钟恢复，将时钟恢复后的所述每路音频信号进行混音处理，得到混音处理后的音频信号。本申请解决了现有技术中音频信号存在信号失真的技术问题。

摘要：一种滤光片切换器，包括由底座和盖板构成的外壳、在外壳内的切换拉片、驱动切换拉片的驱动机构，其特征在于，所述驱动机构包括一个转动摇臂，转动摇臂的转动轴安装在一个永磁体轴承座上，在永磁体轴承座与转动摇臂两侧平行设有两个磁能片，其中一个磁能片与永磁体轴承座之间设有一个导磁片，所述磁能片是一种多层印刷PCB板叠加压缩而成的薄片。磁能片极薄，占据的空间很小，能引导转动摇臂做准确而到位的定点运动，而转动摇臂以自身转动来拉动连接部位，带动切换拉片从而最终实现了对滤光片的切换作用，机构简单。

摘要：本申请涉及一种深度学习模型的训练方法及语音合成方法，其中，该深度学习模型的训练方法包括：构建深度学习模型，其中，深度学习模型包括具有多头注意力层的变换器网络和KAN网络，多头注意力层用于捕捉训练数据集中的文本数据和音频数据之间的关联关系以输出关联关系矩阵，KAN网络用于对关联关系矩阵进行线性变换；利用训练数据集来训练深度学习模型使得深度学习模型输出预测的合成语音，比较预测的合成语音和训练数据集中相应的音频数据中的目标对象的语音，确定深度学习模型的损失；根据损失调整KAN网络的权重矩阵，以更新深度学习模型，其中，KAN网络的权重矩阵用于结合共享基函数和样条插值函数来对关联关系矩阵进行线性变换。

摘要：本发明公开了一种基于场景的语音识别方法及装置。其中，该方法包括：获取待识别语音信号的语音编码特征；获取与待识别语音信号的应用场景对应的场景关键词，并基于场景关键词生成包含上下文依赖的场景特征向量；通过多层双向神经网络，逐层使用不同深度的上下文特征，来从场景特征向量中提取出与场景关键词相关的深层隐层特征；基于动态注意力机制，将深层隐层特征与语音编码特征进行融合处理，生成包含场景关键词的融合特征；基于融合特征，通过分类器计算出待识别语音信号的语音单元的概率分布，并基于概率分布对语音单元进行分类；根据语音单元的分类结果，对待识别语音信号进行语音识别。本发明解决了现有技术中语音识别不准确的技术问题。

摘要：本申请提供了一种基于生成式人工智能的实时图像渲染生成系统，涉及图像处理领域，其采用基于生成式人工智能的处理和分析技术来对含有交点的截断有向距离函数TSDF场隐式面进行局部区域划分和像素特征提取，并对各个TSDF场格子点局部像素特征进行维度重构，以此根据重构后特征中各个像素梯度的关联强化特征来智能地生成渲染结果。这样，可以更好地捕捉到各个格子点之间的联系，从而在渲染时考虑到更多局部和全局的语义信息，提升渲染质量，实现更为智能化的图像渲染。

摘要：本发明公开了一种虚拟角色的嘴型驱动方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：利用原始数据集对深度学习模型进行初步训练，得到初步模型，并利用所述初步模型对所述原始数据集进行初步筛选，得到初筛数据集；基于动态调整的步进值来增大所述初筛数据集中的正样本的相似度与负样本的相似度之间的差值，基于所述差值对所述初步模型进行再训练，得到再训练模型，并利用所述再训练模型对所述初筛数据集进行再筛选，得到二筛数据集；利用所述二筛数据集对所述再训练模型进行增强训练，得到增强模型，并利用所述增强模型来驱动所述虚拟角色的嘴型。本发明解决了现有技术中虚拟角色的嘴型驱动不逼真的技术问题。