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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)明涉及圖像光源標定技術(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音頻及其對應(yīng)的總時長；基于目標音頻的總時長，依序?qū)δ繕艘纛l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(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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								      本申請公開了一種音頻音效處理方法、裝置、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)，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(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歌一體機智能調(diào)音方法，獲取用戶演唱的原始混合音頻信號，并進行預(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)場景處理系統(tǒng)；在業(yè)務(wù)場景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標體系，并根據(jù)業(yè)務(wù)指標體系對業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項進行監(jiān)督，得到業(yè)務(wù)事項監(jiān)督結(jié)果；根據(jù)業(yè)務(wù)事...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)融合的對話情感計算方法及裝置，包括：建立情緒調(diào)節(jié)參數(shù)數(shù)據(jù)庫，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，搭建融合上下文語境信息和認知評價模型的強化學(xué)習(xí)模型，和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語音情感識...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了個性化發(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)測子模塊，所述聯(lián)合控制模塊輸出端和輸入端...
								
            
							
            
							
						
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								      根據(jù)本公開的實現(xiàn)，提出了用于語音合成和語音識別的方案。根據(jù)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(shù)據(jù)來調(diào)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(shù)...
								
            
							
            
							
						
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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，對原始語音信號進行預(yù)處理；S2：構(gòu)建CTC?Attention混合架構(gòu)的聲學(xué)模型并進行訓(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，確定目標位置，根據(jù)目標位置，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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								      本申請公開了基于時頻域特征融合的語音增強方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：對初始語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，得到目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進行歸一化，得到目標語音特征；對目標時域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像分割方法和裝置，存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過目標模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進行下采樣處理，得到多個尺度的第二圖像；通過所述目標模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對第一目標圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施方式涉及一種處理烴進料的方法，包括：將烴進料分餾成輕質(zhì)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)流和加氫處理的重質(zhì)流合并以形成改質(zhì)的進料流，并將改質(zhì)的進料流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種嵌入式語音識別控制模塊及其設(shè)備交互系統(tǒng)，其中，所述嵌入式語音識別控制模塊包括語音采集子模塊、語音預(yù)處理子模塊、語音識別與命令解析子模塊、控制指令生成子模塊、執(zhí)行器與反饋子模塊以及自適應(yīng)學(xué)習(xí)與個性化子模塊，將深度學(xué)習(xí)語音識別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及音頻檢測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種藍牙音箱的音頻輸入檢測方法及裝置，其中，該方法包括：對藍牙音箱中多種輸入源的音頻信號進行采集和去噪，得到標準化的音頻信號幀；對所述標準化的音頻信號幀執(zhí)行頻域轉(zhuǎn)換處理，得到音頻特征數(shù)據(jù)；對所述音頻特征數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多語種免切換交互方法、裝置以及電子設(shè)備，將多個語種的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練多語種語音識別模型，基于多語種共性特征混合建模，實現(xiàn)多語言無縫免切換語音交互，具體地，將輸入的混合語種語音音頻特征送入端到端的多語種語音識別模型中，從中獲取多語...
								
            
							
            
							
						
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