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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)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(xué)術(shù)語存在映射關(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)計與各預(yù)設(shè)自然關(guān)鍵詞匹配的自然...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及音頻技術(shù)領(lǐng)域，提供一種歌曲主旋律提取方法、歌曲處理方法、計算機(jī)設(shè)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(zhǔn)確率。該方法包括：獲得目標(biāo)歌曲...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本申請的目的是提供一種音頻的端點檢測方法及設(shè)備，本申請通過獲取待處理的目標(biāo)音頻及其對應(yīng)的總時長；基于目標(biāo)音頻的總時長，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濾，得到目標(biāo)音頻中的每個采樣時刻對應(yīng)的有效特征向量和采樣序號，及相鄰的兩個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N錄音聲道分割方法、設(shè)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(xùn)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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								      本發(fā)明涉及人工智能與數(shù)字音頻信號處理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種基于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，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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								      本申請公開了一種音頻音效處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì)，包括：接收目標(biāo)音頻；對目標(biāo)音頻進(jìn)行處理，得到目標(biāo)音頻的M*N個音頻段落、目標(biāo)音頻的M*N個段落信息和目標(biāo)音頻的全局語義特征；對目標(biāo)音頻的M*N個音頻段落進(jìn)行特征提取，得到M*N個...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?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)測方法，包括：采用連續(xù)成像方法對裂解全過程進(jìn)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(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；根據(jù)碳纖維表面...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種模型訓(xùn)練方法、關(guān)鍵點選擇方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。所述方法具體包括通過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；通過關(guān)鍵點檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點概率圖、第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種小麥冠層水分缺失機(jī)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(yōu)化的Otsu閾值分割算法對小麥冠層圖像進(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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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影像組學(xué)特征進(jìn)行提取，運用自調(diào)節(jié)Lasso算...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種橋梁典型病害表征方法，涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫，建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對抗網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，生...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種面向物流場景的輕量化違禁品識別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識別技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：獲取物流物品的X光圖像；對X光圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到X光圖像的增強(qiáng)圖像；基于樣本圖像分析增強(qiáng)圖像中相同材質(zhì)的不同物品之間的RGB差閾值；基于RG...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于可行性時間窗和前向后向調(diào)整算法的自適應(yīng)大鄰域搜索方法，包括：構(gòu)建含最大停留時間約束的車輛路徑規(guī)劃模型；隨機(jī)生成客戶節(jié)點的編碼序列作為模型的當(dāng)前解；通過前向后向調(diào)整算法計算當(dāng)前路徑所有客戶節(jié)點的可行性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于CTC?Attention混合架構(gòu)的語音操控超聲波調(diào)節(jié)設(shè)置方法，包括以下步驟：S1：通過聲音接收設(shè)備接收醫(yī)生的語音指令，對原始語音信號進(jìn)行預(yù)處理；S2：構(gòu)建CTC?Attention混合架構(gòu)的聲學(xué)模型并進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的聲...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例公開了一種語音交互方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。對語音輸入信號中的喚醒指令進(jìn)行實時檢測，基于檢測到的喚醒指令對應(yīng)的時間信息，確定第一音頻，根據(jù)喚醒指令對應(yīng)的時間信息，確定目標(biāo)位置，根據(jù)目標(biāo)位置，從第一音頻中確定第一識別語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種礦用設(shè)備的語音信號降噪方法、裝置、介質(zhì)和終端設(shè)備，方法包括獲取聲音輸入信號序列，并對聲音輸入信號序列中的每幀聲音輸入信號進(jìn)行預(yù)處理加窗處理和傅里葉變換得到數(shù)字聲音信號序列；基于預(yù)先構(gòu)建的噪聲估計模型，對數(shù)字聲音信號序列中的每幀...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種智慧園區(qū)綜合管理系統(tǒng)及方法，涉及智慧園區(qū)技術(shù)領(lǐng)域，通過實時采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運輸車輛的多維數(shù)據(jù)，并整合分析各項信息，精準(zhǔn)評估每個垃圾回收區(qū)域的垃圾分類效率、預(yù)測垃圾量以及優(yōu)化回收路徑與頻率。在這一過程中，數(shù)據(jù)集合D（t）...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本申請實施例提供了一種聲學(xué)事件檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，以提高聲學(xué)事件檢測的準(zhǔn)確性。所述方法包括：獲取待檢測音頻數(shù)據(jù)；從所述待檢測音頻數(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)音頻片段包括多個音頻幀；確定多個批次的第一聲學(xué)特征對...
								
            
							
            
							
						
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