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智能数字分身平台 -- 语音合成、语音克隆 2022.11 – 2024.03

在智能数字分身平台中 ，合成清晰自然的语音；语音驱动数字人唇形 ，打造数字分身 ，生成数字播报
1、利用 Fastspeech 的声学模型和 HIFiGAN 的声码器构建中英混合的多音色语音合成模型；
2、特定音色的复制 ，利用少量样本实现音色的快速克隆；
3、添加韵律模型 ，生成更具节奏 ，更具韵律的语音。
智能数字分身平台 -- 文本摘要 2022.09 – 2022.11

通过抽取式和生成式模型输出简短摘要 ，为数字分身实现数字播报提供数据来源
1、对于抽取式文本摘要 ，采用 bert + 空洞卷积 进行网络建模；
2、生成式摘要 ，以 bert 进行文本词嵌入 ，Transform Encoder-Decoder ，作为模型架构；
将抽取式模型抽取摘要作为生成式模型的指导句 ， 引导生成生成式摘要。
股票问答系统 2022.06 - 2022.08

对用户输入的文本数据进行文本归一化 ，推理用户意图的 sql 语句 ，返回查询结果
1、利用 BERT+LSTM 构建多任务网络模型 ，负责模型训练、验证与上线；
2、通过规则匹配 ，将模型各任务的输出组成 sql 语句。
基于知识图谱的问答系统 2022.03 –2022.6

通过医药相关的关系数据 ，构建网络图谱 ，打造医药垂直领域的问答系统
1、分析实体类型与实体关系 ，构建知识图谱；
2、负责指称模型的训练与预测。通过 n-gram 匹配所有指称 ，采用 bert 模型网络建模筛选 ，实现精准(匹配-判断)
指称识别；利用 bert+CRF 的序列标注方法 ，进行模糊的指称识别；
3、负责实体识别模型的训练与预测。 通过倒排索引 ，进行指称-实体的匹配 ， bert 模型实现实体识别；
4、负责完成问答系统的推理过程 ，以及部署上线。