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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(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)裂解全過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，獲取表面形貌圖像序列，通過圖像處理方法對(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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								      本發(fā)明公開了一種基于認(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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								      本公開實(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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								      本申請(qǐng)涉及計(jì)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(diǎn)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(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(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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								      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(cè)技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫(kù)，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(chǎng)景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實(shí)與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對(duì)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(chǎng)景的輕量化違禁品識(shí)別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識(shí)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(duì)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(shí)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(shí)間約束的車輛路徑規(guī)劃模型；隨機(jī)生成客戶節(jié)點(diǎn)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(jì)算當(dāng)前路徑所有客戶節(jié)點(diǎn)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(yǔ)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(yǔ)音指令，對(duì)原始語(yǔ)音信號(hào)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(shí)施例公開了一種語(yǔ)音交互方法、裝置、系統(tǒng)、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。對(duì)語(yǔ)音輸入信號(hào)中的喚醒指令進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于檢測(cè)到的喚醒指令對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息，確定第一音頻，根據(jù)喚醒指令對(duì)應(yīng)的時(shí)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(shí)別語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種礦用設(shè)備的語(yǔ)音信號(hào)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(hào)序列，并對(duì)聲音輸入信號(hào)序列中的每幀聲音輸入信號(hào)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(hào)序列；基于預(yù)先構(gòu)建的噪聲估計(jì)模型，對(duì)數(shù)字聲音信號(hào)序列中的每幀...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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