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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于模糊C均值聚類的圖像去噪方法及裝置，涉及圖像處理技術(shù)領域，其中包括以下步驟：S1：獲取原始含噪圖像，并對所述原始含噪圖像進行FCM聚類分割；S2：基于所述S1得到的聚類結(jié)果，對所述原始含噪圖像包含的噪聲類型進行識別；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      一種語音合成模型的訓練方法、語音合成方法、裝置及終端，語音合成模型的訓練方法通過獲取第一訓練樣本數(shù)據(jù)；基于第一訓練樣本數(shù)據(jù)對語音合成模型進行預訓練，以對語音合成模型中包括的音頻處理模塊和文本編碼模塊的模型參數(shù)進行調(diào)整，得到預訓練后的語音合成...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種面向動態(tài)場景下視覺SLAM的自適應特征點補償方法，包括：首先獲取動態(tài)環(huán)境圖像，并利用YOLO11s目標檢測模型識別圖像中的動態(tài)目標，獲取目標檢測框類別及其坐標信息。然后基于目標先驗運動特性構(gòu)建動態(tài)置信度評分準則，區(qū)分出高動態(tài)物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字散斑的固化土破壞模式識別方法及系統(tǒng)，包括通過標定后的相機獲取被測固化土左右兩組散斑圖像系列，并獲取兩組預處理圖像系列；通過子區(qū)匹配算法將第一組預處理圖像系列的參考圖像分解為第一參考子區(qū)圖像；基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換的特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種回聲消除方法、設備和存儲介質(zhì)，回聲消除方法包括：利用第一狀態(tài)數(shù)據(jù)，確定當前輪次的目標分塊數(shù)量；其中，第一狀態(tài)數(shù)據(jù)用于表征聲音環(huán)境的復雜度；將濾波器劃分為目標分塊數(shù)量個濾波塊；利用當前輪次的頻域采集信號、當前輪次各濾波塊分別對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開關于一種語音意圖識別模型的訓練方法、裝置及電子設備，涉及語音識別技術(shù)領域。本公開中，獲取帶有意圖標簽的第一語音樣本及對應的第一文本樣本。獲取經(jīng)訓練的利由第二語音樣本及對應的第二文本樣本訓練得到的第一多模態(tài)提取網(wǎng)絡。基于帶有意圖標簽的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及一種歌詞音素發(fā)音時長的預測方法、設備和計算機程序產(chǎn)品。本申請能夠在原唱歌詞的時長約束下，預測新歌詞中的每個字中的音素時長，提高翻唱歌詞時長預測準確度。該方法包括：確定原唱歌詞，并獲取目標歌詞的字數(shù)；根據(jù)原唱歌詞中每個字的時間戳以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像傾斜矯正方法、裝置及存儲介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取包含目標對象的圖形區(qū)域的待矯正圖像，其中目標對象為矩形形狀；利用深度學習的圖像定位模型，對待矯正圖像進行圖像定位，生成用于從待矯正圖像中分割圖形區(qū)域的掩膜圖像；根據(jù)掩膜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領域，尤其涉及基于自然語言的傷殘等級鑒定方法及裝置。該方法通過構(gòu)建術(shù)語映射庫并確定出若干與各醫(yī)學術(shù)語存在映射關系的預設自然關鍵詞，然后獲取音頻信息并進行特征提取以獲得若干自然關鍵詞，統(tǒng)計與各預設自然關鍵詞匹配的自然...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了業(yè)務處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質(zhì)，涉及計算機技術(shù)領域，該方法包括：接收業(yè)務處理請求，獲取對應的發(fā)車任務流、發(fā)車任務流關聯(lián)的車輛標識和對應的車輛軌跡；根據(jù)發(fā)車任務流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個節(jié)點對應的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及音頻技術(shù)領域，提供一種歌曲主旋律提取方法、歌曲處理方法、計算機設備和產(chǎn)品。本申請能有效將歌曲中包含伴唱和非伴唱部分的伴奏去除，清除了主旋律提取過程中存在的干擾信號，增加基于干聲信號估計得到的主旋律的準確率。該方法包括：獲得目標歌曲...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡的回收碳纖維途徑的預測方法，包括：采用連續(xù)成像方法對裂解全過程進行實時監(jiān)測，獲取表面形貌圖像序列，通過圖像處理方法對所述表面形貌圖像序列進行分析，判斷碳纖維表面溝槽深度、粗糙度微觀形貌參數(shù)的變化趨勢；根據(jù)碳纖維表面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種音頻音效處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質(zhì)，包括：接收目標音頻；對目標音頻進行處理，得到目標音頻的M*N個音頻段落、目標音頻的M*N個段落信息和目標音頻的全局語義特征；對目標音頻的M*N個音頻段落進行特征提取，得到M*N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字音頻信號處理技術(shù)領域，具體公開了一種基于AI音效優(yōu)化的K歌一體機智能調(diào)音方法，獲取用戶演唱的原始混合音頻信號，并進行預處理；隨后利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多源音頻分離模型對預處理音頻進行處理，提取人聲軌道及伴奏成分；接著...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像光源標定技術(shù)領域，公開了一種元件光源自適應搜索方法、系統(tǒng)、裝置、設備和介質(zhì)，方法包括：從元件粗定位圖像中篩選出目標區(qū)域作為精定位圖像;分別計算相鄰光源亮度等級下的元件粗定位圖像灰度值的差異值和相鄰光源亮度等級下的精定位圖像灰度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N錄音聲道分割方法、設備及存儲介質(zhì)。包括：獲取單聲道錄音的待分割錄音，待分割錄音中包括至少兩個錄音對象的錄音段。從待分割錄音中提取頻譜特征，并將頻譜特征輸入訓練好的錄音分割模型中，通過錄音分割模型輸出至少兩個錄音對象的排列信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請的目的是提供一種音頻的端點檢測方法及設備，本申請通過獲取待處理的目標音頻及其對應的總時長；基于目標音頻的總時長，依序?qū)δ繕艘纛l進行頻域變換、特征提取及有效特征過濾，得到目標音頻中的每個采樣時刻對應的有效特征向量和采樣序號，及相鄰的兩個...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種偽標簽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，其中方法包括：獲取樣本圖像的標簽信息和邊緣信息；獲取所述樣本圖像的第一分類預測結(jié)果和第一邊緣預測結(jié)果，所述第一分類預測結(jié)果和第一邊緣預測結(jié)果通過待訓練的偽標簽模型預測得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于認知評價多模態(tài)融合的對話情感計算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫以及情緒調(diào)節(jié)策略模型，從情感產(chǎn)生機制的角度綜合考慮對話上下文語境信息和認知評價的影響，利用強化學習算法建立對話情感計算模型；建立基于聲學和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機視覺技術(shù)領域，特別涉及一種模型訓練方法、關鍵點選擇方法、裝置、設備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓練圖像數(shù)據(jù)的第一高維特征圖和變換圖像數(shù)據(jù)的第二高維特征圖；通過關鍵點檢測模塊輸出的第一預測關鍵點概率圖、第一預測...
								
            
							
            
							
						
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