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          樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本申請公開了一種音頻音效處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲介質(zhì),包括:接收目標(biāo)音頻;對目標(biāo)音頻進(jìn)行處理,得到目標(biāo)音頻的M*N個音頻段落、目標(biāo)音頻的M*N個段落信息和目標(biāo)音頻的全局語義特征;對目標(biāo)音頻的M*N個音頻段落進(jìn)行特征提取,得到M*N個...
          • 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(jī)智能調(diào)音方法,獲取用戶演唱的原始混合音頻信號,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預(yù)處理音頻進(jìn)行處理,提取人聲軌道及伴奏成分;接著...
          • 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(biāo)體系,并根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系對業(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...
          • 根據(jù)本公開的實(shí)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(biāo)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(biāo)語言。然后,基于第一組配對數(shù)...
          • 本發(fā)明公開了一種多模態(tài)融合的對話情感計(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,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(rèn)知評價模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,和基于聲學(xué)特征和深度特征尋優(yōu)融合的語音情感識...
          • 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...
          • 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...
          • 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,...
          • 本申請的目的是提供一種音頻的端點(diǎn)檢測方法及設(shè)備,本申請通過獲取待處理的目標(biāo)音頻及其對應(yīng)的總時長;基于目標(biāo)音頻的總時長,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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于認(rèn)知評價多模態(tài)融合的對話情感計(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話上下文語境信息和認(rèn)知評價的影響,利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法建立對話情感計(jì)算模型;建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
          • 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)測結(jié)果和第一邊緣預(yù)測結(jié)果,所述第一分類預(yù)測結(jié)果和第一邊緣預(yù)測結(jié)果通過待訓(xùn)練的偽標(biāo)簽?zāi)P皖A(yù)測得到;根據(jù)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于時頻特征聯(lián)合建模的語音增強(qiáng)方法及系統(tǒng),涉及語音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取待增強(qiáng)的失真語音信號;對失真語音信號進(jìn)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(jìn)行編碼,以提高語義維度和時間感受...
          • 本發(fā)明涉及一種對液態(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的液時空速(L...
          • 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(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...
          • 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(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...
          • 本公開實(shí)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(jìn)行實(shí)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(biāo)位置,根據(jù)目標(biāo)位置,從第一音頻中確定第一識別語...
          • 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(jìn)行預(yù)處理加窗處理和傅里葉變換得到數(shù)字聲音信號序列;基于預(yù)先構(gòu)建的噪聲估計(jì)模型,對數(shù)字聲音信號序列中的每幀...
          • 本發(fā)明涉及音頻檢測技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種藍(lán)牙音箱的音頻輸入檢測方法及裝置,其中,該方法包括:對藍(lán)牙音箱中多種輸入源的音頻信號進(jìn)行采集和去噪,得到標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號幀;對所述標(biāo)準(zhǔn)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)...
          • 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?zhàn)幽K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...
          • 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(shí)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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