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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)了一種基于幀間相似度的偽造語(yǔ)音片段定位方法，涉及人工智能安全領(lǐng)域，包括：構(gòu)建上下文感知特征提取網(wǎng)絡(luò)，生成語(yǔ)音信號(hào)的高維特征表示；設(shè)計(jì)嵌入相似度模塊，通過(guò)計(jì)算幀間余弦相似度分離真實(shí)幀與偽造幀，定義由真實(shí)幀相似性損失、偽造幀相似性損失...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)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(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聚類分割；S2：基于所述S1得到的聚類結(jié)果，對(duì)所述原始含噪圖像包含的噪聲類型進(jìn)行識(shí)別；S3...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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)...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      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）...
								
            
							
            
							
						
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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)...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種多模態(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)，以及以圖譜的形式構(gòu)建人物性格和情感狀態(tài)轉(zhuǎn)移的情緒調(diào)節(jié)策略模型，搭建融合上下文語(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語(yǔ)音情感識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了個(gè)性化發(fā)酵茶智能調(diào)配系統(tǒng)與方法，涉及發(fā)酵茶調(diào)配技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括聯(lián)合控制模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸入端電性連接有數(shù)據(jù)采集與交互模塊，所述數(shù)據(jù)采集與交互模塊包括用戶信息采集子模塊和設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)子模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸出端和輸入端...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開(kāi)的實(shí)現(xiàn)，提出了用于語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識(shí)別的方案。根據(jù)該方案，支持至少一種語(yǔ)言的語(yǔ)音合成(TTS)模型和自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型被獲取。基于目標(biāo)語(yǔ)言的第一組配對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標(biāo)語(yǔ)言。然后，基于第一組配對(duì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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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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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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