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马晓亮: 作品数：21 被引量：37H指数：3; 供职机构：中国电信股份有限公司更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术政治法律电子电信经济管理更多>>

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一种云网融合架构及网吧云平台: 本申请涉及一种基于多服务与多网络平面矩阵MLSNM的云网融合架构及网吧云平台。所述云网融合架构包括多个云平台节点，所述多个云平台节点分为X个接入侧下沉云服务节点和N个中心云服务节点，所述X个接入侧下沉云服务节点与所述N个...; 张晖马晓亮蒋钫明邬剑平袁庆洪许子健钟海航曾添杨云东李阳许斯奇李聪李德伟; 文献传递

一种基于SVD分解的人脸对齐方法被引量：1: 2021年; 提出了一种基于SVD分解的人脸对齐方法,该方法可以将不同角度的人脸变换为标准脸。首先对人脸点集和标准脸点集进行归一化,然后将人脸平移到原点(0,0)为中心的位置,这样人脸点集和标准脸点集中心已经对齐,接着通过SVD分解求解人脸点集配准标准脸点集的变换矩阵(即旋转矩阵),将人脸进行旋转后再平移到图片中心,就可以得到最终对齐后的人脸图片。; 马晓亮杨建仁; 关键词：人脸识别人脸特征

基于行业词表的自动语音转写后优化技术被引量：3: 2023年; 自动语音识别(ASR)技术目前已发展得较为成熟,通用ASR引擎已经广泛应用于交通、医疗、通信等行业。但是,由于行业专有词汇在大规模训练语料库中呈非独立同态分布,通用ASR引擎在各细分行业转写时存在对行业专有词汇识别准确率低的问题。相较于互联网环境的16 kHz音频采样率,电话呼叫中心语音为窄带低采样(采样率8 kHz),转写后精度下降尤为明显。为了提高行业词汇的语音转写准确率,文中提出一种基于行业词表的ASR转写后优化技术。首先,对语料库文本数据分别采用卷积神经网络模型和深度神经网络BERT模型进行预测分词,生成行业纠错词表。随后,在生产环境中,使用通用ASR引擎对电话呼叫语音数据进行初始转写。然后,对一次转写后的文本,通过Soft-Masked BERT模型结合纠错词表实现文本数据的纠错,从而提高语音识别准确率。使用广州12345热线客服通话语音数据进行训练和测试,结果表明,使用文中的转写后优化技术可以将通用ASR引擎的行业用词转写准确率提高约10个百分点,且纠错速度较快,具有良好的适用性。; 马晓亮马晓亮邓从健杜德泉张国新; 关键词：语音识别

一种基于网络属性甄别违规的预警方法及装置: 本发明公开了一种基于网络属性甄别违规的预警方法及装置，其中，方法包括周期性采集专线用户基础信息和业务网络属性信息；其中，所述专线用户基础信息包括业务专线号和业务对应的IP地址，所述业务网络属性信息包括业务对应的IP地址和...; 马晓亮邓艳梅梁伟明李爱春黄锐坤冯涛蔡少佳许宁刘帆; 文献传递

一种云网融合架构及网吧云平台: 本申请涉及一种基于多服务与多网络平面矩阵MLSNM的云网融合架构及网吧云平台。所述云网融合架构包括多个云平台节点，所述多个云平台节点分为X个接入侧下沉云服务节点和N个中心云服务节点，所述X个接入侧下沉云服务节点与所述N个...; 张晖马晓亮蒋钫明邬剑平袁庆洪许子健钟海航曾添杨云东李阳许斯奇李聪李德伟; 文献传递

客服辅助方法、装置和系统: 本发明的一个方面涉及客服辅助方法、装置和系统。具体公开了一种客服辅助方法，包括：将客服与用户的当前通话内容转写为文本；基于所述文本识别业务类型，并获取与业务类型对应的工单，所述工单包括多个工单项；以及基于所述文本识别与所...; 马晓亮李应春沈波张彦鹏黄湘闽杨威陈新豪蓝兰; 文献传递

运营商智能客服的关键技术和发展趋势被引量：3: 2023年; 探讨了运营商智能客服的技术发展趋势,介绍了自动语音识别(automatic speech recognition,ASR)转写纠错技术、语义提取技术、加密数据库以及坐席访问控制等技术。分析了语音识别的错误检测和自动纠错两种不同的研究方向;在语义理解方面分析了小样本训练下的有监督学习和无监督的关键词提取;介绍了大数据加密和坐席访问控制技术。同时,展望了多模态交互技术、智能推荐技术和面向残疾人服务等技术方向。总之,智能客服技术的发展与创新将为通信行业带来更高效、便捷的服务体验,推动行业服务水平的进步。; 马晓亮马晓亮杜德泉安玲玲; 关键词：人工智能

电信运营商AI客服平台技术研究与应用分析被引量：9: 2023年; 回顾了客服平台的发展历程,包括第一代交互式话音应答(interactive voice response,IVR)客服、第二代多媒体在线客服和第三代人工智能(artificial intelligence,AI)客服,阐述了每代客服平台的功能特点,介绍了制造业、金融业、交通运输业、通信行业等领域客服系统的功能构建。在此基础上,勾勒了运营商AI客服平台的应用组件,包括智能派单、语音转写、知识推荐、智能质检、智能定责等。运营商采用AI客服平台已成为趋势,未来将融合多种智能技术如大模型(large-scale model)、自然语言处理(natural language processing,NLP)、知识图谱等来满足客服需求。; 马晓亮马晓亮杜德泉张国新; 关键词：客服系统人工智能

一种对周期性数据上报进行时间散列的系统及实现方法: 2020年; 时间散列指的是通过散列机制将高度集中的并发业务平均分布在一段时间内,从而降低周期性上报数据对网络带宽、I/O带宽、I/O读写等待时间、内存、计算能力等系统资源的要求。; 马晓亮田丰

绿色AI效率评价模型的构建与应用被引量：1: 2024年; 随着人工智能(artificial intelligence,AI)的兴起,大模型(large language model,LLM)日益成为知识推介和多轮对话的核心技术。伴随而来,AI大模型在数据处理、模型训练和部署过程中的高能耗问题亟须有效评估,以便在模型优化后进行前后量化对比。提出一种AI大模型能耗的评估方法,旨在量化评估AI模型的服务效率(efficiency,E)。该模型使用训练收敛时间(time,T)、模型参数规模(parameter,P)和浮点运算量(floating-point operations,F)等多维度因素,通过构建能源消耗函数C(T,P,F)实现量化分析;同时,运用非线性最小二乘法,得出模型参数。该分析方法不仅适用于电信运营商客服AI模型的运行效率分析,也可泛化于其他行业的AI模型能耗评估。; 马晓亮马晓亮赵汝强杨邦兴高洁邓从健