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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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								      本發明提供了一種企業項目管理方法、裝置、電子設備和存儲介質，屬于企業信息化管理的技術領域，該方法中，通過統一數據總線（UDB）實現了跨模塊實時數據同步，消除了數據孤島，通過協議適配器實現了與外部系統的交互，接口適配效率大大提高，另外，相關業...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本發明涉及業務流程監督技術，揭露了一種業務流程全面監督的實現方法，包括：根據業務流程利用低代碼引擎配置業務場景處理系統；在業務場景處理系統中配置業務指標體系，并根據業務指標體系對業務流程中的業務事項進行監督，得到業務事項監督結果；根據業務事...
								
            
							
            
							
						
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								      根據本公開的實現，提出了用于語音合成和語音識別的方案。根據該方案，支持至少一種語言的語音合成(TTS)模型和自動語音識別(ASR)模型被獲取。基于目標語言的第一組配對數據來調整該TTS模型和ASR模型，以支持目標語言。然后，基于第一組配對數...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了一種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，以及以圖譜的形式構建人物性格和情感狀態轉移的情緒調節策略模型，搭建融合上下文語境信息和認知評價模型的強化學習模型，和基于聲學特征和深度特征尋優融合的語音情感識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明公開了個性化發酵茶智能調配系統與方法，涉及發酵茶調配技術領域。本發明包括聯合控制模塊，所述聯合控制模塊輸入端電性連接有數據采集與交互模塊，所述數據采集與交互模塊包括用戶信息采集子模塊和設備狀態監測子模塊，所述聯合控制模塊輸出端和輸入端...
								
            
							
            
							
						
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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時頻特征聯合建模的語音增強方法及系統，涉及語音增強技術領域，包括：獲取待增強的失真語音信號；對失真語音信號進行短時傅里葉變換，得到幅度譜和相位譜，并從中提取時頻特征；通過編碼器對時頻特征進行編碼，以提高語義維度和時間感受...
								
            
							
            
							
						
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								      本發明涉及一種對液態油流(例如熱解油流)進行加氫處理的方法和設備，其通過在固定床反應器中連續操作，在還原的鎳(Ni)催化劑的存在下，在80?250℃的溫度、10?200barg的壓力、0.1?6.0h?1的液時空速(L...
								
            
							
            
							
						
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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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