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          樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本公開(kāi)涉及一種智能電梯的語(yǔ)音指令識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:收集電梯轎廂內(nèi)用戶發(fā)出的音頻;識(shí)別音頻中的命令詞;確定音頻中位于目標(biāo)音頻片段之前的第一音頻片段,和/或位于目標(biāo)音頻片段之后的第二音頻片段是否為發(fā)出目標(biāo)音頻片段的用戶...
          • 本發(fā)明提供了一種音頻特征分析的音頻切片處理方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),涉及音頻處理領(lǐng)域,方法包括:對(duì)音頻文件進(jìn)行音頻特征提取,生成若干個(gè)音頻特征序列;分別對(duì)所述若干個(gè)音頻特征序列進(jìn)行特征差異分析,輸出若干個(gè)差異特征集;根據(jù)所述若干個(gè)差異特征集進(jìn)行...
          • 本發(fā)明涉及金融及醫(yī)療的語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了語(yǔ)音模型訓(xùn)練方法、語(yǔ)言識(shí)別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),方法包括獲取音頻數(shù)據(jù)集,所述音頻數(shù)據(jù)集包括多種情緒的語(yǔ)音樣本,每個(gè)所述語(yǔ)音樣本標(biāo)注有對(duì)應(yīng)的情緒類(lèi)別;將每個(gè)語(yǔ)音樣本輸入至待訓(xùn)練模型,以按照預(yù)定義...
          • 本發(fā)明涉及智能決策技術(shù)領(lǐng)域,可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)中,公開(kāi)了一種行為克隆模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),包括:獲取多模態(tài)輸入,對(duì)多模態(tài)輸入進(jìn)行特征提取與拼接,得到輸入表示;利用預(yù)設(shè)解碼器提取輸入表示的潛在表示,利用預(yù)設(shè)策略...
          • 本發(fā)明涉及遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于無(wú)人機(jī)遙感的森林病蟲(chóng)害智能監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng),包括以下步驟:無(wú)人機(jī)采集多光譜數(shù)據(jù),提取反射率并平滑處理,差分識(shí)別異常像元,提取曲線篩選顯著變化,分割病斑邊界,分類(lèi)健康狀態(tài),生成病蟲(chóng)害圖層預(yù)測(cè)趨勢(shì)。本發(fā)明...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種分類(lèi)方法、裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)及產(chǎn)品,先獲取目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)應(yīng)的第一影像數(shù)據(jù)、第二影像數(shù)據(jù)、第三影像數(shù)據(jù);然后基于第一影像數(shù)據(jù)確定目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)于第一時(shí)間單位的紋理特征數(shù)據(jù),基于第二影像數(shù)據(jù)確定目標(biāo)區(qū)域?qū)?yīng)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模態(tài)感知的智能語(yǔ)音交互系統(tǒng)及方法,屬于人機(jī)交互技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括語(yǔ)音采集與預(yù)處理模塊、多模態(tài)感知模塊、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音理解與決策模塊及多模態(tài)反饋模塊。其中,多模態(tài)感知模塊通過(guò)時(shí)空對(duì)齊算法融合語(yǔ)音、視覺(jué)及傳感器數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)...
          • 本發(fā)明涉及語(yǔ)音編碼技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種可變比特率的去冗余語(yǔ)音語(yǔ)義編碼方法及裝置,其中,方法包括:基于預(yù)設(shè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,獲取目標(biāo)說(shuō)話人的原音頻;提取原音頻中語(yǔ)言學(xué)離散語(yǔ)義表示,并獲取原音頻的聲紋特征和壓縮頻譜特征;將語(yǔ)言學(xué)離散語(yǔ)義表示、...
          • 本發(fā)明涉及倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域,具體提供了一種倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)時(shí)長(zhǎng)優(yōu)化方法及系統(tǒng),具有如下步驟:S1、貨位分配策略優(yōu)化模型構(gòu)建;S2、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與集成;S3、動(dòng)態(tài)調(diào)整與優(yōu)化。與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明能夠通過(guò)綜合考慮貨物屬性、倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)流程和搬運(yùn)設(shè)備路徑規(guī)劃,...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于虛擬數(shù)字人和AI的農(nóng)業(yè)信息辦理方法及系統(tǒng),涉及農(nóng)業(yè)信息辦理技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:首先,實(shí)時(shí)捕捉用戶語(yǔ)音輸入數(shù)據(jù),收集用戶語(yǔ)音參數(shù),為后續(xù)分析和處理提供原始數(shù)據(jù)支持;將獲取到的語(yǔ)音數(shù)據(jù)參數(shù)匯總成分析集合,并對(duì)收集到的語(yǔ)音...
          • 本發(fā)明涉及一種基于大語(yǔ)言模型的鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件表面損傷識(shí)別方法,涉及人工智能與結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。旨在解決傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法對(duì)大量標(biāo)注樣本依賴嚴(yán)重、泛化能力差以及對(duì)復(fù)雜損傷場(chǎng)景適應(yīng)性不足的問(wèn)題。該方法通過(guò)引入結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)圖像和損傷描述詞匯構(gòu)建提示...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于場(chǎng)景信息驅(qū)動(dòng)的雷達(dá)?視覺(jué)自適應(yīng)融合感知方法,包括基于時(shí)空配準(zhǔn)結(jié)果實(shí)現(xiàn)雷達(dá)檢測(cè)目標(biāo)集合和視覺(jué)檢測(cè)目標(biāo)集合的關(guān)聯(lián);獲取場(chǎng)景特征表征,包括道路特征和局部環(huán)境特征;設(shè)計(jì)權(quán)重生成網(wǎng)絡(luò),將場(chǎng)景特征映射為動(dòng)態(tài)融合權(quán)重;構(gòu)建增強(qiáng)特征向量,分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種輔助元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的廣域紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法,對(duì)輸入的紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)三類(lèi)元數(shù)據(jù)進(jìn)行特異化預(yù)編碼及多層感知機(jī)映射,生成初始輔助特征,通過(guò)骨干網(wǎng)絡(luò)提取多層級(jí)圖像特征,生成最終輔助特征,以彌合元高層語(yǔ)義缺乏的細(xì)節(jié)特征;利用多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于實(shí)驗(yàn)動(dòng)物巡檢的AI獸醫(yī)系統(tǒng),具體涉及實(shí)驗(yàn)動(dòng)物巡檢的AI獸醫(yī)領(lǐng)域,包括圖像采集模塊、結(jié)構(gòu)建模模塊、特征標(biāo)注模塊、模態(tài)訓(xùn)練模塊、決策融合模塊、趨勢(shì)預(yù)警模塊;圖像采集模塊用于獲取具有完整輪廓結(jié)構(gòu)與高清圖像質(zhì)量的小鼠體表圖像幀數(shù)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N深度估計(jì)增強(qiáng)的語(yǔ)義分割方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),該方法包括對(duì)采集的RGB圖像使用深度估計(jì)大模型提取對(duì)應(yīng)的深度圖像;構(gòu)建場(chǎng)景感知模型,場(chǎng)景感知模型包括編碼層和解碼層;編碼層包括RGB圖像編碼分支和深度圖像編碼分支,基于分別設(shè)置在...
          • 本發(fā)明屬于智能檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)缺陷智能識(shí)別系統(tǒng),所述系統(tǒng)包括:異常指數(shù)計(jì)算單元、缺陷類(lèi)別概率分析單元、數(shù)據(jù)增強(qiáng)單元和空間鄰近概率場(chǎng)推斷單元;所述異常指數(shù)計(jì)算單元,用于得到歸一化值,基于歸一化值,結(jié)合位置參數(shù),得到復(fù)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維分析的麻鴨營(yíng)養(yǎng)數(shù)據(jù)智能管理系統(tǒng),具體涉及多維分析技術(shù)領(lǐng)域,包括飼養(yǎng)區(qū)域劃分模塊、麻鴨信息采集模塊、麻鴨預(yù)處理模塊、麻鴨信息分析模塊、綜合分析模塊、綜合判斷模塊以及人機(jī)交互模塊。通過(guò)多源傳感器對(duì)目標(biāo)飼養(yǎng)區(qū)域的任意子區(qū)域...
          • 本公開(kāi)提供了基于大模型的交互方法、訓(xùn)練方法、裝置及智能體,涉及人工智能領(lǐng)域,尤其涉及語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音交互、深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)領(lǐng)域,可以應(yīng)用于知識(shí)搜索、自動(dòng)駕駛、智能客服、智能語(yǔ)音控制、智慧電商、AI醫(yī)療等應(yīng)用場(chǎng)景。基于大模型的交互方法包括...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種過(guò)夜航班拖曳計(jì)劃確定方法及裝置,旨在解決現(xiàn)有方法存在效率低、人力成本高以及準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題,方案主要包括:確定每個(gè)過(guò)夜航班的航班信息、每個(gè)拖曳代理公司的代理公司信息以及每個(gè)可用機(jī)位的機(jī)位信息;生成包括多個(gè)...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)字化管理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于大數(shù)據(jù)分析的出版社全流程數(shù)字化管理系統(tǒng),包括出版社選題策劃模塊、選題內(nèi)容確定模塊、出版社訂單管理模塊、圖書(shū)庫(kù)存監(jiān)測(cè)模塊、圖書(shū)質(zhì)量評(píng)估模塊以及圖書(shū)版權(quán)管理模塊;本發(fā)明通過(guò)圖書(shū)多源數(shù)據(jù)融合建立選題...
          技術(shù)分類(lèi)
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