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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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								      本發(fā)明公開(kāi)一種面向動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下視覺(jué)SLAM的自適應(yīng)特征點(diǎn)補(bǔ)償方法，包括：首先獲取動(dòng)態(tài)環(huán)境圖像，并利用YOLO11s目標(biāo)檢測(cè)模型識(shí)別圖像中的動(dòng)態(tài)目標(biāo)，獲取目標(biāo)檢測(cè)框類別及其坐標(biāo)信息。然后基于目標(biāo)先驗(yàn)運(yùn)動(dòng)特性構(gòu)建動(dòng)態(tài)置信度評(píng)分準(zhǔn)則，區(qū)分出高動(dòng)態(tài)物...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字散斑的固化土破壞模式識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括通過(guò)標(biāo)定后的相機(jī)獲取被測(cè)固化土左右兩組散斑圖像系列，并獲取兩組預(yù)處理圖像系列；通過(guò)子區(qū)匹配算法將第一組預(yù)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(qǐng)公開(kāi)了一種回聲消除方法、設(shè)備和存儲(chǔ)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(dāng)前輪次的目標(biāo)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(fù)雜度；將濾波器劃分為目標(biāo)分塊數(shù)量個(gè)濾波塊；利用當(dāng)前輪次的頻域采集信號(hào)、當(dāng)前輪次各濾波塊分別對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)關(guān)于一種語(yǔ)音意圖識(shí)別模型的訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備，涉及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。本公開(kāi)中，獲取帶有意圖標(biāo)簽的第一語(yǔ)音樣本及對(duì)應(yīng)的第一文本樣本。獲取經(jīng)訓(xùn)練的利由第二語(yǔ)音樣本及對(duì)應(yīng)的第二文本樣本訓(xùn)練得到的第一多模態(tài)提取網(wǎng)絡(luò)。基于帶有意圖標(biāo)簽的第...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及一種歌詞音素發(fā)音時(shí)長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方法、設(shè)備和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。本申請(qǐng)能夠在原唱歌詞的時(shí)長(zhǎng)約束下，預(yù)測(cè)新歌詞中的每個(gè)字中的音素時(shí)長(zhǎng)，提高翻唱歌詞時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。該方法包括：確定原唱歌詞，并獲取目標(biāo)歌詞的字?jǐn)?shù)；根據(jù)原唱歌詞中每個(gè)字的時(shí)間戳以及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像傾斜矯正方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取包含目標(biāo)對(duì)象的圖形區(qū)域的待矯正圖像，其中目標(biāo)對(duì)象為矩形形狀；利用深度學(xué)習(xí)的圖像定位模型，對(duì)待矯正圖像進(jìn)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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)車任務(wù)流、發(fā)車任務(wù)流關(guān)聯(lián)的車輛標(biāo)識(shí)和對(duì)應(yīng)的車輛軌跡；根據(jù)發(fā)車任務(wù)流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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，...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供一種偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ偷挠?xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取樣本圖像的標(biāo)簽信息和邊緣信息；獲取所述樣本圖像的第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果，所述第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)待訓(xùn)練的偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于認(rèn)知評(píng)價(jià)多模態(tài)融合的對(duì)話情感計(jì)算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)以及情緒調(diào)節(jié)策略模型，從情感產(chǎn)生機(jī)制的角度綜合考慮對(duì)話上下文語(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)的影響，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法建立對(duì)話情感計(jì)算模型；建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點(diǎn)選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過(guò)特征提取模塊確定訓(xùn)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(guò)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模塊輸出的第一預(yù)測(cè)關(guān)鍵點(diǎn)概率圖、第一預(yù)測(cè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺(jué)智能診斷方法，其包括步驟S1采集適宜水分、中度干旱和重度干旱脅迫下的多張小麥冠層圖像，并采用HSV?雙邊濾波優(yōu)化的Otsu閾值分割算法對(duì)小麥冠層圖像進(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分割與圖像分類技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結(jié)分類方法，S1：拍攝甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像；S2：建立甲狀腺結(jié)節(jié)分割網(wǎng)絡(luò)S3：利用甲狀腺癌中央淋巴結(jié)的超聲圖像及分割掩膜對(duì)影像組學(xué)特征進(jìn)行提取，運(yùn)用自調(diào)節(jié)Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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