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          樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種融合可見(jiàn)光與紅外成像的自適應(yīng)場(chǎng)景切換目標(biāo)識(shí)別方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取目標(biāo)區(qū)域的可見(jiàn)光圖像和紅外圖像,并獲取可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照強(qiáng)度,并獲取紅外圖像對(duì)應(yīng)的溫差量;基于耦合模型、光照強(qiáng)度和溫差量獲取耦合系...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于全域綠化數(shù)據(jù)的城市環(huán)境監(jiān)測(cè)調(diào)控系統(tǒng)及方法,包括影像采集模塊、監(jiān)測(cè)模塊、影像分析模塊、采樣篩選模塊、全域推測(cè)模塊和策略生成模塊。影像采集模塊定期獲取綠化影像數(shù)據(jù);監(jiān)測(cè)模塊通過(guò)傳感器組采集植被監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù);影像分析模塊提取植被覆...
          • 本公開(kāi)的實(shí)施例公開(kāi)了用于文本匹配的語(yǔ)音識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)和產(chǎn)品。該方法的一具體實(shí)施方式包括:接收對(duì)應(yīng)目標(biāo)文本數(shù)據(jù)的音頻數(shù)據(jù);對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,得到音頻特征信息;根據(jù)領(lǐng)域類(lèi)型和音頻特征信息,生成聲學(xué)概率信息;根據(jù)領(lǐng)域類(lèi)型和聲學(xué)概...
          • 處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和殘余流;對(duì)殘余流進(jìn)行加氫處理以形成加氫處理的殘余流;以及將輕質(zhì)流、中間流、重質(zhì)流和加氫處理的殘余流進(jìn)料至單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。輕質(zhì)流和加...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于模糊C均值聚類(lèi)的圖像去噪方法及裝置,涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,其中包括以下步驟:S1:獲取原始含噪圖像,并對(duì)所述原始含噪圖像進(jìn)行FCM聚類(lèi)分割;S2:基于所述S1得到的聚類(lèi)結(jié)果,對(duì)所述原始含噪圖像包含的噪聲類(lèi)型進(jìn)行識(shí)別;S3...
          • 一種語(yǔ)音合成模型的訓(xùn)練方法、語(yǔ)音合成方法、裝置及終端,語(yǔ)音合成模型的訓(xùn)練方法通過(guò)獲取第一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù);基于第一訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)音合成模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,以對(duì)語(yǔ)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(jìn)行調(diào)整,得到預(yù)訓(xùn)練后的語(yǔ)音合成...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種聲學(xué)事件檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),以提高聲學(xué)事件檢測(cè)的準(zhǔn)確性。所述方法包括:獲取待檢測(cè)音頻數(shù)據(jù);從所述待檢測(cè)音頻數(shù)據(jù)中,提取目標(biāo)音頻片段的第一聲學(xué)特征,所述目標(biāo)音頻片段包括多個(gè)音頻幀;確定多個(gè)批次的第一聲學(xué)特征對(duì)...
          • 一種處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)料分餾成輕質(zhì)流、中間流和重質(zhì)流;加氫處理重質(zhì)流以形成加氫處理的重質(zhì)流;將輕質(zhì)流進(jìn)料至第一流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū);將中間流進(jìn)料至第二FCC反應(yīng)區(qū);并將加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料至第三FCC反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種智慧園區(qū)綜合管理系統(tǒng)及方法,涉及智慧園區(qū)技術(shù)領(lǐng)域,通過(guò)實(shí)時(shí)采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運(yùn)輸車(chē)輛的多維數(shù)據(jù),并整合分析各項(xiàng)信息,精準(zhǔn)評(píng)估每個(gè)垃圾回收區(qū)域的垃圾分類(lèi)效率、預(yù)測(cè)垃圾量以及優(yōu)化回收路徑與頻率。在這一過(guò)程中,數(shù)據(jù)集合D(t)...
          • 本發(fā)明涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及基于自然語(yǔ)言的傷殘等級(jí)鑒定方法及裝置。該方法通過(guò)構(gòu)建術(shù)語(yǔ)映射庫(kù)并確定出若干與各醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)存在映射關(guān)系的預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞,然后獲取音頻信息并進(jìn)行特征提取以獲得若干自然關(guān)鍵詞,統(tǒng)計(jì)與各預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞匹配的自然...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了業(yè)務(wù)處理方法、裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:接收業(yè)務(wù)處理請(qǐng)求,獲取對(duì)應(yīng)的發(fā)車(chē)任務(wù)流、發(fā)車(chē)任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車(chē)輛標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的車(chē)輛軌跡;根據(jù)發(fā)車(chē)任務(wù)流和車(chē)輛軌跡,確定車(chē)輛軌跡中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的操作類(lèi)型;...
          • 本申請(qǐng)涉及音頻技術(shù)領(lǐng)域,提供一種歌曲主旋律提取方法、歌曲處理方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和產(chǎn)品。本申請(qǐng)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(guò)程中存在的干擾信號(hào),增加基于干聲信號(hào)估計(jì)得到的主旋律的準(zhǔn)確率。該方法包括:獲得目標(biāo)歌曲...
          • 本發(fā)明提供了一種企業(yè)項(xiàng)目管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì),屬于企業(yè)信息化管理的技術(shù)領(lǐng)域,該方法中,通過(guò)統(tǒng)一數(shù)據(jù)總線(UDB)實(shí)現(xiàn)了跨模塊實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步,消除了數(shù)據(jù)孤島,通過(guò)協(xié)議適配器實(shí)現(xiàn)了與外部系統(tǒng)的交互,接口適配效率大大提高,另外,相關(guān)業(yè)...
          • 本發(fā)明涉及圖像光源標(biāo)定技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種元件光源自適應(yīng)搜索方法、系統(tǒng)、裝置、設(shè)備和介質(zhì),方法包括:從元件粗定位圖像中篩選出目標(biāo)區(qū)域作為精定位圖像;分別計(jì)算相鄰光源亮度等級(jí)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(jí)下的精定位圖像灰度...
          • 本申請(qǐng)的目的是提供一種音頻的端點(diǎn)檢測(cè)方法及設(shè)備,本申請(qǐng)通過(guò)獲取待處理的目標(biāo)音頻及其對(duì)應(yīng)的總時(shí)長(zhǎng);基于目標(biāo)音頻的總時(shí)長(zhǎng),依序?qū)δ繕?biāo)音頻進(jìn)行頻域變換、特征提取及有效特征過(guò)濾,得到目標(biāo)音頻中的每個(gè)采樣時(shí)刻對(duì)應(yīng)的有效特征向量和采樣序號(hào),及相鄰的兩個(gè)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N錄音聲道分割方法、設(shè)備及存儲(chǔ)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(gè)錄音對(duì)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(xùn)練好的錄音分割模型中,通過(guò)錄音分割模型輸出至少兩個(gè)錄音對(duì)象的排列信息,...
          • 本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字音頻信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域,具體公開(kāi)了一種基于AI音效優(yōu)化的K歌一體機(jī)智能調(diào)音方法,獲取用戶演唱的原始混合音頻信號(hào),并進(jìn)行預(yù)處理;隨后利用基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多源音頻分離模型對(duì)預(yù)處理音頻進(jìn)行處理,提取人聲軌道及伴奏成分;接著...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種音頻音效處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:接收目標(biāo)音頻;對(duì)目標(biāo)音頻進(jìn)行處理,得到目標(biāo)音頻的M*N個(gè)音頻段落、目標(biāo)音頻的M*N個(gè)段落信息和目標(biāo)音頻的全局語(yǔ)義特征;對(duì)目標(biāo)音頻的M*N個(gè)音頻段落進(jìn)行特征提取,得到M*N個(gè)...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回收碳纖維途徑的預(yù)測(cè)方法,包括:采用連續(xù)成像方法對(duì)裂解全過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),獲取表面形貌圖像序列,通過(guò)圖像處理方法對(duì)所述表面形貌圖像序列進(jìn)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(shì);根據(jù)碳纖維表面...
          • 本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)流程監(jiān)督技術(shù),揭露了一種業(yè)務(wù)流程全面監(jiān)督的實(shí)現(xiàn)方法,包括:根據(jù)業(yè)務(wù)流程利用低代碼引擎配置業(yè)務(wù)場(chǎng)景處理系統(tǒng);在業(yè)務(wù)場(chǎng)景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標(biāo)體系,并根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系對(duì)業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項(xiàng)進(jìn)行監(jiān)督,得到業(yè)務(wù)事項(xiàng)監(jiān)督結(jié)果;根據(jù)業(yè)務(wù)事...
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