否定说

摘要： 承继共犯的本质在于犯意、行为、过程的延续性、接力性。其所要解决的核心问题有两个,即后行为人与先行为人是否构成同一罪名的共犯以及后行为人是否对包括先行为及其结果在内的全部事实承担责任。肯定说主张"罪名同一、全部责任",否定说主张"罪名各异、个别责任",两说分别解决承继共犯问题的一个方面。限定肯定说试图走中间路线,但难言成功。相比之下,我国司法实践中承继共犯的处理既不是肯定说也不是否定说,而是采取"罪名同一、主从责任"的独特路径,不仅具有理论依据,而且能够解决具体问题。

摘要： 片面共同正犯这一概念并没有明确的在我国刑法法条中出现并被准确定义,是否将片面共同正犯纳入我国共同犯罪理论体系之中,在理论体系中又应以何种方式认定,这个问题在我国刑法学界一直存在争议。本文基于客观主义行为共同说,支持片面共同正犯的成立,单向的意思联络也可以构成共同故意,加上片面共同正犯的行为与结果之间具备因果关系,主客观相统一,根据“部分实行、全部责任”原则,可以将不知情一方的犯罪结果的责任追及知情一方,以达到罪责刑相适应的目的。

摘要： 环境标准辅助环境行政的功能与环境标准判断污染行为具有司法归责性的功能并行不悖.目前,关于环境标准是否具有侵权法效力存在着"否定说"和"肯定说"二种相互对立的主张.应批判否定说不区分环境污染的类型而笼统地概括环境标准的侵权法效力的理论,认可肯定说在司法适用中的作用,对肯定说在确立符合《侵权责任法》等立法关于侵权责任的认定、确立物质累积型污染侵权的责任认定等方面进行完善,在环境标准立法位阶、冲突规范、区分环境污染的不同类型进行法律制度精准配置,在环境标准价值核心等方面进行重塑.

摘要： 克隆人是伴随现代生物科技发展带给人类社会的重要挑战之一.在有关克隆人行为是否具有犯罪性以及刑法应否禁止克隆人的问题上,学术界存在着“肯定说”和“否定说”两种截然相反的观点.然而,以往对克隆人行为持“有罪说”的依据仅在于克隆人行为违背了社会伦理,损害了人类尊严,并非基于克隆人行为所造成的具体的、事实性的社会危害,因而模糊了犯罪行为与道德行为的界限,存在“有罪推定”嫌疑.为此,当克隆人行为在犯罪构成要件不完整的前提下,应坚持刑法“无罪推定”的基本原则,认定克隆人行为无罪.

摘要： 转化犯作为刑法理论所特有的罪数理论之一,上个世纪刑法学者对1979年制定颁行的《刑法》第153条所规定的转化型抢劫罪的解读基础上,进行理论抽象而提出转化犯理论.转化犯这一概念提出后,虽然学者们对其进行不断研究,但究其内涵仍存在较大争议.在对转化犯适用的分则条款的解读方面,也有学者对概念存在的必要性产生质疑,出现否定说.文章试图运用其他理论对适用转化犯的分则条款进行合理解释,并从另一角度论证转化犯概念存在的不必要性.

摘要： 以《刑法修正案（九）》对帮助网络犯罪活动罪的规定为契机，学界对网络犯罪帮助行为正犯化问题展开了激烈的讨论。以限制正犯体系为理论前提．否定说和肯定说对网络犯罪帮助行为是否应当正犯化得出了两种截然对立的结论。笔者认为，应当采取折中说的观点。以犯罪事实支配理论为正犯认定标准。结合各种网络犯罪帮助行为的特征进行具体分析。对网络接入帮助行为，不应对其正犯化。对普通网络链接帮助行为。亦不应对其正犯化；对深度网络链接帮助行为，应对其正犯化。对网络存储、推广等帮助行为，有必要对其正犯化；反之，对非网络存储、推广等帮助行为，则无对其正犯化之必要。

摘要： 本发明实施例公开了一种确定说话人特征的方法及装置，涉及数据处理技术领域，能够根据说话人提供的声音文本数据识别并确定说话人具有的特征信息，以便于开发人员依据得到的说话人特征能够更加有针对性地改进当前的智能化服务，以便于大大提高向说话人推送的个性化服务方案的应用价值。本发明实施例主要技术方案为：接收声音文本数据；从所述声音文本数据中提取声纹特征数据；利用预置模型对所述声纹特征数据进行处理，根据所述预置模型的输出数据，确定与所述声纹特征数据匹配的说话人特征。本发明实施例主要用于根据声音文本数据识别并确定说话人具有的特征信息。

摘要： 本发明公开了一种基于否定前后缀信息的否定句识别方法，本发明基于否定前后缀信息的否定句识别方法首先利用单词训练集训练辅助任务模型，用于获取带有否定前后缀的单词的信息；然后利用句子训练集训练主任务模型，用于否定句的识别，在主任务模型训练过程中，利用训练好的辅助任务模型得到句子中带有否定前后缀的单词的第一隐层特征表示，并将其插入至所在句子的第二隐层特征表示中更新整个句子的隐层特征表示，进行主任务模型的训练；最后利用训练好的主任务模型和辅助任务模型对目标句子进行识别。本发明将否定词识别建模为匹配模型，通过对句子中的带有否定前后缀的单词进行识别并更新句子的隐层特征表示，可以大幅提升否定句识别准确率。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提供了基于说话人辅助信息的特定说话人语音提取方法、装置、设备及介质，先获取待识别音视频数据对应的分帧结果，然后获取所述分帧结果中各帧子音视频数据分别对应的子说话人活跃信息以组成说话人活跃信息，之后基于所述分帧结果中每一帧子音视频数据的对数频谱幅度系数生成对应帧子音视频数据的输入数据，最后将所述输入数据输入至所述说话人分类模型进行分类，所得到目标说话人识别特征再与每一帧子音视频数据的对数频谱幅度系数相乘，得到每一帧子音视频数据对应的目标说话人频谱。实现了在未输入目标说话人语音的前提下，即可从混杂语音中分离得到特定说话人的语音频谱，简化提取过程。

摘要： 本申请提供了一种特定说话人语音合成方法和装置，该方法在根据目标类型文本在标注文本中所处于的位置对音素序列进行编码以得到具有位置特征的位置编码文本，同时使用音素序列和位置编码文本来训练语音合成模型。相对应地，本申请设计的语音合成模型，通过拼接模块将音素序列的向量表示和位置编码文本的向量表示拼接后输入编码器中，使得编码器在没有增加复杂度的同时还能够并行学习韵律隐特征和目标类型文本的位置隐特征并输入到方差适配器中。经过方差适配器将语音特征和上述特征的融合加强，在保证模型复杂度较小的同时，使得训练好的模型合成特定说话人的语音不仅具有顿挫感，还能在目标类型文本的位置具有侧重感。

摘要： 本发明提供一种基于时间潜在域特定说话人信息的目标语音提取方法，包括时间潜在域特征转换模型、目标说话人特征信息指导器与增强提取模块；待处理的复杂声学环境语音信息经过时间潜在域特征转换模型的处理将映射到潜在空间的特征矩阵，此特征矩阵将分别进入目标说话人特征信息指导器与增强提取模块；在目标说话人特征信息指导器中，特征矩阵将被判定为与某一特定的目标说话人潜在特征具有相关性，或者不包含目标说话人特征。本发明能实现从复杂声学环境语音信号到特定目标语音信号的端到端处理，能高效提取出针对特定任务的目标说话人信息，而不受其他干扰信号的影响，保障了模型传递给后续任务的特定目标语音信号具备极高的语音质量与可感知性。

摘要： 本发明公开了一种基于机载设备的特定说话人启动人脸识别方法，主要包括以下步骤：A、采集特定飞行员语音数据与其他说话人的孤立词条语音数据；B、采用端点检测、预加重、分帧加窗等语音数据前端处理；C、提取12维MFCC特征向量；D、设计并训练特定飞行员语音模型和语音内容识别模型；E、将测试语音数据的MFCC特征信息送入到特定飞行员语音识别模型与语音内容识别模型进行计算打分；F、识别出特定人与语音内容后启动人脸识别设备。本发明基于机载设备的特定说话人启动人脸识别方法通过特定人语音身份识别方法与人脸识别方法，极大的提高特定人的身份确认。

摘要： 本发明公开了一种免标注的特定说话人语音合成方法及装置。该方法包括获取待处理文本；通过音素后验概率预测网络提取待处理文本对应的音素后验概率特征；通过mel‑spectrogram预测网络提取音素后验概率特征对应的mel‑spectrogram特征；通过声码器模型合成mel‑spectrogram特征对应的目标说话人语音。本发明不需要目标语音的文本标注信息，从而实现目标语音无标注的语音合成；基于音素后验概率特征搭建起文本和mel‑spectrogram之间的桥梁，训练所采用的数据为开源的有标注语音数据及少量目标说话人的无标注语音数据，从而极大的减少了人力、时间和资金成本。

摘要： 本公开涉及一种确定说话人数量的方法、装置及存储介质，包括：获取目标音频的多个语音片段；对多个所述语音片段进行相似声纹特征提取处理，得到特征相似的相似声纹特征，并根据所述相似声纹特征进行特征图确定处理，得到目标声纹特征连通图，所述特征连通图用于表征所述相似声纹特征的连接关系；根据所述目标声纹特征连通图，确定所述目标音频中说话人的数量。这样，在目标音频识别过程中，无需预先设置说话人的预设数量，可以直接得到该目标音频中说话人的真实数量，该真实数量比预设数量更为准确，从而使得根据该真实数量对目标音频进行识别和分类的准确率更高。

摘要： 本发明实施例公开了一种确定说话人特征的方法及装置，涉及数据处理技术领域，能够根据说话人提供的声音文本数据识别并确定说话人具有的特征信息，以便于开发人员依据得到的说话人特征能够更加有针对性地改进当前的智能化服务，以便于大大提高向说话人推送的个性化服务方案的应用价值。本发明实施例主要技术方案为：接收声音文本数据；从所述声音文本数据中提取声纹特征数据；利用预置模型对所述声纹特征数据进行处理，根据所述预置模型的输出数据，确定与所述声纹特征数据匹配的说话人特征。本发明实施例主要用于根据声音文本数据识别并确定说话人具有的特征信息。

摘要： 本发明公开了一种基于否定前后缀信息的否定句识别方法，本发明基于否定前后缀信息的否定句识别方法首先利用单词训练集训练辅助任务模型，用于获取带有否定前后缀的单词的信息；然后利用句子训练集训练主任务模型，用于否定句的识别，在主任务模型训练过程中，利用训练好的辅助任务模型得到句子中带有否定前后缀的单词的第一隐层特征表示，并将其插入至所在句子的第二隐层特征表示中更新整个句子的隐层特征表示，进行主任务模型的训练；最后利用训练好的主任务模型和辅助任务模型对目标句子进行识别。本发明将否定词识别建模为匹配模型，通过对句子中的带有否定前后缀的单词进行识别并更新句子的隐层特征表示，可以大幅提升否定句识别准确率。