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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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								      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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								      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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								      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(guò)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(guò)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(kāi)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(kāi)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(guò)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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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于時(shí)頻特征聯(lián)合建模的語(yǔ)音增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待增強(qiáng)的失真語(yǔ)音信號(hào)；對(duì)失真語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，得到幅度譜和相位譜，并從中提取時(shí)頻特征；通過(guò)編碼器對(duì)時(shí)頻特征進(jìn)行編碼，以提高語(yǔ)義維度和時(shí)間感受...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種對(duì)液態(tài)油流(例如熱解油流)進(jìn)行加氫處理的方法和設(shè)備，其通過(guò)在固定床反應(yīng)器中連續(xù)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(shí)空速(L...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)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(guò)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(guò)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(kāi)實(shí)施例公開(kāi)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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