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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本申請涉及一種歌詞音素發音時長的預測方法、設備和計算機程序產品。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；根據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。其中，該方法包括：獲取包含目標對象的圖形區域的待矯正圖像，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域的掩膜圖像；根據掩膜...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及自然語言處理技術領域，尤其涉及基于自然語言的傷殘等級鑒定方法及裝置。該方法通過構建術語映射庫并確定出若干與各醫學術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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								      本申請公開了業務處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質，涉及計算機技術領域，該方法包括：接收業務處理請求，獲取對應的發車任務流、發車任務流關聯的車輛標識和對應的車輛軌跡；根據發車任務流和車輛軌跡，確定車輛軌跡中的每一個節點對應的操作類型；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及音頻技術領域，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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								      本申請提供一種結合神經網絡的回收碳纖維途徑的預測方法，包括：采用連續成像方法對裂解全過程進行實時監測，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的變化趨勢；根據碳纖維表面...
								
            
							
            
							
						
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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，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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								      本發明涉及人工智能與數字音頻信號處理技術領域，具體公開了一種基于AI音效優化的K歌一體機智能調音方法，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網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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								      本發明涉及圖像光源標定技術領域，公開了一種元件光源自適應搜索方法、系統、裝置、設備和介質，方法包括：從元件粗定位圖像中篩選出目標區域作為精定位圖像;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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								      本申請提供一種錄音聲道分割方法、設備及存儲介質。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，依序對目標音頻進行頻域變換、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，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果和第一邊緣預測結果，所述第一分類預測結果和第一邊緣預測結果通過待訓練的偽標簽模型預測得到；根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種基于認知評價多模態融合的對話情感計算方法及裝置，包括：建立情緒調節參數數據庫以及情緒調節策略模型，從情感產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。所述方法具體包括通過特征提取模塊確定訓練圖像數據的第一高維特征圖和變換圖像數據的第二高維特征圖；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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								      本發明公開了一種小麥冠層水分缺失機器視覺智能診斷方法，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?雙邊濾波優化的Otsu閾值分割算法對小麥冠層圖像進行分割；S2采用色彩空間轉換、統計特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及圖像分割與圖像分類技術領域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結分類方法，S1：拍攝甲狀腺癌中央淋巴結的超聲圖像；S2：建立甲狀腺結節分割網絡S3：利用甲狀腺癌中央淋巴結的超聲圖像及分割掩膜對影像組學特征進行提取，運用自調節Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測技術領域，首先構建劣化病害樣本庫，建立周邊環境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結合真實與虛擬樣本，采用改進雙分支生成對抗網絡進行數據增強，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種面向物流場景的輕量化違禁品識別模型訓練方法，涉及違禁品識別技術領域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對X光圖像進行預處理，得到X光圖像的增強圖像；基于樣本圖像分析增強圖像中相同材質的不同物品之間的RGB差閾值；基于RG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及物流配送技術領域，公開了一種基于可行性時間窗和前向后向調整算法的自適應大鄰域搜索方法，包括：構建含最大停留時間約束的車輛路徑規劃模型；隨機生成客戶節點的編碼序列作為模型的當前解；通過前向后向調整算法計算當前路徑所有客戶節點的可行性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及基于CTC?Attention混合架構的語音操控超聲波調節設置方法，包括以下步驟：S1：通過聲音接收設備接收醫生的語音指令，對原始語音信號進行預處理；S2：構建CTC?Attention混合架構的聲學模型并進行訓練，得到訓練后的聲...
								
            
							
            
							
						
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