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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(hù)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)涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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(guò)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(kāi)了一種小麥冠層水分缺失機(jī)器視覺(jué)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(lèi)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種甲狀腺癌中央淋巴結(jié)分類(lèi)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(kāi)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(kāi)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(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(chē)輛路徑規(guī)劃模型；隨機(jī)生成客戶(hù)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(hù)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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								      本發(fā)明公開(kāi)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(guò)實(shí)時(shí)采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運(yùn)輸車(chē)輛的多維數(shù)據(jù)，并整合分析各項(xiàng)信息，精準(zhǔn)評(píng)估每個(gè)垃圾回收區(qū)域的垃圾分類(lèi)效率、預(yù)測(cè)垃圾量以及優(yōu)化回收路徑與頻率。在這一過(guò)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(qǐng)實(shí)施例提供了一種聲學(xué)事件檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，以提高聲學(xué)事件檢測(cè)的準(zhǔn)確性。所述方法包括：獲取待檢測(cè)音頻數(shù)據(jù)；從所述待檢測(cè)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(gè)音頻幀；確定多個(gè)批次的第一聲學(xué)特征對(duì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)的實(shí)施方式涉及一種處理烴進(jìn)料的方法，包括：將烴進(jìn)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(jìn)料流，并將改質(zhì)的進(jìn)料流進(jìn)料到單個(gè)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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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了基于時(shí)頻域特征融合的語(yǔ)音增強(qiáng)方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：對(duì)初始語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對(duì)目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到候選語(yǔ)音特征；對(duì)候選語(yǔ)音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語(yǔ)音特征；對(duì)目標(biāo)時(shí)域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像分割方法和裝置，存儲(chǔ)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(guò)目標(biāo)模型的嵌入模塊對(duì)待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理，得到多個(gè)尺度的第二圖像；通過(guò)所述目標(biāo)模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種視頻幀剪輯圖像分割處理方法，通過(guò)首先從待剪輯的視頻中提取視頻幀圖像，根據(jù)視頻的時(shí)間序列和時(shí)間戳，獲取視頻的連續(xù)幀圖像序列作為處理的基礎(chǔ)；將視頻轉(zhuǎn)換為圖像序列，方便后續(xù)處理步驟對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的分析和處理；使用預(yù)先設(shè)置的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于頻域?空間域的雙域聚合的視覺(jué)地點(diǎn)識(shí)別方法，包括步驟：構(gòu)建帶有地理標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；給定輸入圖像，使用視覺(jué)特征提取器對(duì)輸入圖像提取局部的空間域特征圖；通過(guò)二維快速傅里葉變換將空間域特征圖轉(zhuǎn)換到頻域得到頻域特征圖；通過(guò)多尺度...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類(lèi)
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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