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          • 本發(fā)明提供了一種基于多重一致性的跨模態(tài)說(shuō)話人提取方法及系統(tǒng),獲取包含目標(biāo)說(shuō)話人數(shù)據(jù)的混合語(yǔ)音信號(hào)和視頻數(shù)據(jù);對(duì)獲取的混合語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行音頻編碼,得到音頻特征;對(duì)獲取的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性視覺(jué)特征提取,得到與目標(biāo)語(yǔ)音在內(nèi)容一致和身份一致的兩種視覺(jué)...
          • 本公開(kāi)涉及一種條碼識(shí)別平臺(tái)的控制方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:采集當(dāng)前圖像,并識(shí)別當(dāng)前圖像的當(dāng)前圖像特征;集參照?qǐng)D像,并識(shí)別參照?qǐng)D像的參照?qǐng)D像特征;其中,當(dāng)前圖像和參照?qǐng)D像是先后采集的兩張相鄰圖像;判斷當(dāng)前圖像特征與參照?qǐng)D像特征是否匹...
          • 一種基于加權(quán)得分標(biāo)簽分配的小目標(biāo)檢測(cè)方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)。將預(yù)處理后待檢測(cè)的圖片及其對(duì)應(yīng)的類別送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);對(duì)圖片特征提取和特征融合,根據(jù)特征篩選樣本框送入加權(quán)得分標(biāo)簽分配模塊中;加權(quán)得分標(biāo)簽分配為樣本框根據(jù)加權(quán)得分分配正標(biāo)簽和負(fù)標(biāo)簽;模型...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種語(yǔ)音識(shí)別方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。方法包括:獲取待識(shí)別語(yǔ)音;將待識(shí)別語(yǔ)音輸入預(yù)設(shè)的語(yǔ)音識(shí)別模型,得到語(yǔ)音識(shí)別文本、語(yǔ)音識(shí)別文本的內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度;根據(jù)內(nèi)容置信度以及領(lǐng)域置信度判斷語(yǔ)音識(shí)別文本的文本置信度...
          • 本說(shuō)明書實(shí)施例提供了語(yǔ)音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語(yǔ)音合成方法及裝置。其中,通過(guò)獲取目標(biāo)發(fā)聲對(duì)象的多條第一情感語(yǔ)音數(shù)據(jù),并對(duì)至少一條第一情感語(yǔ)音數(shù)據(jù)的目標(biāo)聲音要素進(jìn)行調(diào)整,得到第二情感語(yǔ)音數(shù)據(jù),以便將該多條第一情感語(yǔ)音數(shù)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法及系統(tǒng),屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過(guò)程中,自適應(yīng)地去除上采樣高層特征中的有害高頻,并增強(qiáng)低層特征中的有益高頻,從而提高特征融合效果,減輕特征不對(duì)齊問(wèn)題,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于注意力機(jī)制的水聲生物目標(biāo)識(shí)別方法,屬于水下目標(biāo)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明提出一種注意力機(jī)制輔助的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于水聲信號(hào)目標(biāo)識(shí)別,通過(guò)多頭注意力機(jī)制,提取不同尺度空間的水聲信號(hào)特征信息,來(lái)提高噪聲干擾情況下的目標(biāo)識(shí)別精度;...
          • 本發(fā)明提供了一種基于人流量和問(wèn)題上報(bào)的動(dòng)態(tài)公廁巡檢方法、裝置及設(shè)備,包括:獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問(wèn)題清單;基于人流量負(fù)荷情況和已上報(bào)問(wèn)題清單,結(jié)合公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的歷史趨勢(shì)片段庫(kù),生成公廁點(diǎn)對(duì)應(yīng)的未來(lái)維護(hù)狀況動(dòng)態(tài)趨勢(shì);根...
          • 本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的河道采砂管控方法,屬于采砂技術(shù)領(lǐng)域,其包括以下步驟:分別建立河道砂廠、采砂設(shè)備和運(yùn)砂車輛的數(shù)字孿生模型;將河道砂廠模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個(gè)采砂單元區(qū);獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量,并將各采砂設(shè)備模型和各運(yùn)砂車輛...
          • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種用于工具柜的工具狀態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括:圖像采集模塊、最終特征區(qū)域獲取模塊、目標(biāo)區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊,首先采集若干個(gè)入柜圖像以及出柜圖像,對(duì)每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類,獲取每個(gè)出柜...
          • 本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識(shí)別方法,涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識(shí)別方法包括:對(duì)待檢測(cè)金相圖像進(jìn)行圖像預(yù)處理,得到金相二值圖像;提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域,得到珠光體區(qū)域...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻,對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理,得到多個(gè)音頻段;將所述多個(gè)音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類模型中,得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
          • 本發(fā)明涉及一種特氣設(shè)備零件的檢測(cè)方法及裝置,檢測(cè)方法包括獲取目標(biāo)圖像;輸入目標(biāo)圖像至預(yù)設(shè)零件檢測(cè)模型進(jìn)行檢測(cè),以獲得檢測(cè)結(jié)果;判斷檢測(cè)結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則;在檢測(cè)結(jié)果符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下,生成合格信息;在檢測(cè)結(jié)果不符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下,生成...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法包括:基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語(yǔ)特征,對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取得到音頻特征;將唇語(yǔ)特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合編碼,生成包含視聽(tīng)信息的混合特征;將混合...
          • 本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法,包括:多模態(tài)扭矩傳感模塊,用于采集歷史調(diào)音過(guò)程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù);環(huán)境參數(shù)感知模塊,用于采集歷史調(diào)音過(guò)程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù);分布式數(shù)據(jù)管理云平臺(tái),...
          • 本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法,包括以下步驟:對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別,利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類,實(shí)...
          • 本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法,包括:將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合,添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后,以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:獲取輸入文本,其中,輸入文本表示目標(biāo)小語(yǔ)種的方言文本;通過(guò)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本;通過(guò)目標(biāo)語(yǔ)音模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析,得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征,并...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語(yǔ)音生成方法及語(yǔ)音生成裝置,所述語(yǔ)音生成方法包括:獲取目標(biāo)解析模型,將描述文本輸入所述目標(biāo)解析模型中,得到所述描述文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聲音特征向量;其中,所述描述文本包括目標(biāo)音色文本描述;將所述目標(biāo)聲音特征向量輸入目...
          • 本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲(chóng)害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個(gè)子區(qū)域,采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理,生成天麻種植實(shí)時(shí)生長(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù),與收集的天麻種植病蟲(chóng)害異...
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