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                  		樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N自帶環(huán)境感測(cè)人工智能（Artificial Intelligence，AI）調(diào)音方法、調(diào)音系統(tǒng)以及終端設(shè)備。上述調(diào)音方法包括以下步驟：分析采集到的空間聲波信號(hào)，生成空間特征參數(shù)；分析采集到的輸入音頻信號(hào)，生成音頻特征參數(shù)，輸出...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種基于機(jī)器視覺(jué)的彩寶顏色高精度分選方法。該方法包括：獲取多張彩色寶石圖像，并對(duì)其進(jìn)行裁剪、拼接和降噪處理，生成預(yù)處理圖像；將該圖像轉(zhuǎn)換至HSV顏色空間，并將其劃分為多個(gè)子區(qū)域，提取并融合各子區(qū)域的顏色直方圖特征和統(tǒng)計(jì)特征，生成多...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供基于時(shí)頻掩碼分離的數(shù)字音頻降噪方法，涉及數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)掩碼調(diào)整技術(shù)，不僅能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)環(huán)境噪聲的變化，優(yōu)化降噪效果，還能在復(fù)雜噪聲環(huán)境下精確區(qū)分不同聲源，從而提升車載音頻系統(tǒng)的語(yǔ)音識(shí)別和處理能力；通過(guò)結(jié)合多模態(tài)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音合成方法、語(yǔ)音合成裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域和數(shù)字醫(yī)療領(lǐng)域。該方法包括：獲取原始語(yǔ)音，對(duì)原始語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音分割，得到候選語(yǔ)音段以及候選語(yǔ)音段的說(shuō)話人標(biāo)識(shí)，根據(jù)說(shuō)話人標(biāo)識(shí)對(duì)候選語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      一種基于注意力特征細(xì)化及空間重構(gòu)的跨庫(kù)語(yǔ)音情感識(shí)別方法，首先，構(gòu)建具有多頭注意力機(jī)制的特征編碼器，用于從語(yǔ)音信號(hào)中提取情感相關(guān)特征；其次，采用門控特征細(xì)化模塊對(duì)編碼后的特征進(jìn)行篩選，保留高信息量特征并抑制冗余信息；再次，通過(guò)空間重構(gòu)模塊優(yōu)化...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種生成方言語(yǔ)音合成大模型的方法，包括以下步驟：收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括音頻和文本；構(gòu)造訓(xùn)練數(shù)據(jù)，應(yīng)用目標(biāo)方言拼音和IPA映射將目標(biāo)方言拼音精標(biāo)逐音節(jié)替換成IPA精標(biāo)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)；生成模型，模型包括語(yǔ)義信息編碼器、語(yǔ)音梅爾譜和...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種具有打斷處理功能的低延遲流式語(yǔ)音交互系統(tǒng)，涉及人工智能的技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)聲學(xué)處理模塊進(jìn)行必要的預(yù)處理和聲學(xué)特征提取，通過(guò)魯棒性增強(qiáng)技術(shù)對(duì)抗交互信道引入的失真和復(fù)雜環(huán)境噪聲；流式聲學(xué)解碼模塊通過(guò)實(shí)時(shí)并行進(jìn)行聲學(xué)建模、語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于聲紋識(shí)別嘈雜環(huán)境下語(yǔ)音識(shí)別增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，增強(qiáng)方法依次包括聲紋模板注冊(cè)、實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別和系統(tǒng)優(yōu)化。本發(fā)明通過(guò)信號(hào)采集與預(yù)處理、特征提取與模板構(gòu)建、分幀處理與特征匹配、動(dòng)態(tài)閾值過(guò)濾、模板動(dòng)態(tài)更新、環(huán)境自適應(yīng)調(diào)整等手段實(shí)現(xiàn)聲紋...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種礦石品位的識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及礦石品位分類技術(shù)領(lǐng)域，包括：使用標(biāo)記有礦石品位類別的礦石圖像訓(xùn)練識(shí)別模型；在訓(xùn)練過(guò)程中，將礦石圖像輸入圖像特征提取模型，獲得礦石圖像的三維特征圖，并分別構(gòu)建三維特征圖的格拉姆矩陣和三維特征圖的局...
								
            
							
            
							
						
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								      本實(shí)用新型公開了本實(shí)用新型實(shí)施例提供一種可折疊樂(lè)器收納裝置，包括琴頸和琴身，所述琴頸包括主體支撐殼，所述主體支撐殼一端上活動(dòng)連接有所述琴身，所述琴身包括收納支撐殼，所述收納支撐殼上連接有樂(lè)器組件，所述主體支撐殼與所述收納支撐殼之間設(shè)有折疊機(jī)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種混凝土裂縫識(shí)別方法和裝置，涉及土木結(jié)構(gòu)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：基于混凝土裂縫圖像，構(gòu)建用于混凝土裂縫識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型；利用所述用于混凝土裂縫識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型進(jìn)行混凝土裂縫識(shí)別；其中，所述用于混凝土裂縫識(shí)別的計(jì)算機(jī)視...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于YOLOv7的行人檢測(cè)方法，涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：構(gòu)建數(shù)據(jù)集D，將數(shù)據(jù)集D劃分為訓(xùn)練集DLLVIP?train、測(cè)試集DLLVIP?test和驗(yàn)證集DL...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于GEE平臺(tái)的海洋保護(hù)區(qū)生態(tài)質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，包括：S1：通過(guò)GEE平臺(tái)調(diào)用第一預(yù)設(shè)時(shí)段和預(yù)設(shè)海域內(nèi)的遙感數(shù)據(jù)，從所述遙感數(shù)據(jù)中提取生態(tài)指標(biāo)以形成生態(tài)監(jiān)測(cè)指標(biāo)集，并按像元點(diǎn)單位構(gòu)建生態(tài)指標(biāo)的時(shí)間序列；S2：對(duì)每個(gè)像元點(diǎn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種基于光譜角與形態(tài)學(xué)優(yōu)化的高光譜定位去噪方法及裝置，通過(guò)引入光譜角度特征以及形態(tài)學(xué)優(yōu)化處理，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)增強(qiáng)型數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，獲得特征增強(qiáng)BP模型SABP，采用創(chuàng)新的形態(tài)學(xué)處理方法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化后的圖像進(jìn)行連通組...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及旋轉(zhuǎn)圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于改進(jìn)Orientedrcnn的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)方法，包括以下步驟：輸入圖像；圖像預(yù)處理：將每張圖片調(diào)整到固定尺寸，對(duì)固定尺寸圖片進(jìn)行歸一化處理，并劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集；輸入網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別與實(shí)時(shí)反饋的口譯訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)言訓(xùn)練技術(shù)領(lǐng)域，該一種基于多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別與實(shí)時(shí)反饋的口譯訓(xùn)練方法，包括多模態(tài)數(shù)據(jù)同步采集、跨模態(tài)特征融合、實(shí)時(shí)語(yǔ)義評(píng)估、韻律匹配分析和多級(jí)反饋生成，通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)大數(shù)據(jù)的智慧養(yǎng)老服務(wù)平臺(tái)，屬于物聯(lián)網(wǎng)養(yǎng)老技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：語(yǔ)音指令采集模塊，用于實(shí)時(shí)采集老人與智能家居設(shè)備的交互語(yǔ)音數(shù)據(jù)；語(yǔ)音特征提取模塊，用于對(duì)采集的原始語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分離處理，提取量化的指令指標(biāo)；基線模型構(gòu)建...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說(shuō)，涉及基于Mamba和YOLOv8的水稻病蟲害目標(biāo)檢測(cè)算法，包括以下步驟：采集稻田RGB圖像并預(yù)處理生成異常圖像；將異常圖像輸入MedVSSM模塊，通過(guò)Mamba狀態(tài)空間模型提取全局遠(yuǎn)距離依賴特征，結(jié)合C...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了基于聲紋識(shí)別與聚類多人語(yǔ)音處理系統(tǒng)及分離方法，屬于多人語(yǔ)音分離處理技術(shù)領(lǐng)域，包括語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)單元、音頻緩存單元、聲紋處理單元和數(shù)據(jù)處理單元。本發(fā)明通過(guò)對(duì)語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)、聲紋技術(shù)、說(shuō)話人分離技術(shù)、緩存技術(shù)的融合，對(duì)一段語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音活...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于通道和空間聯(lián)合交互與雙向共識(shí)交互的雙視圖特征匹配方法，屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。所述方法，包括：提出一種網(wǎng)絡(luò)主干——通道?空間交互模塊，采用雙路徑注意力機(jī)制框架，通過(guò)集成通道自適應(yīng)注意力與空間注意力增強(qiáng)特征表征能力，避免Poin...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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