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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...
								
            
							
            
							
						
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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?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(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...
								
            
							
            
							
						
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								      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算模型；建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種偽標(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)...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及計算機(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)鍵點檢測模塊輸出的第一預(yù)測關(guān)鍵點概率圖、第一預(yù)測...
								
            
							
            
							
						
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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閾值分割算法對小麥冠層圖像進(jìn)行分割；S2采用色彩空間轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計特征分析和灰度共...
								
            
							
            
							
						
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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，涉及橋梁檢測技術(shù)領(lǐng)域，首先構(gòu)建劣化病害樣本庫，建立周邊環(huán)境模型和橋梁BIM模型；其次利用UE5引擎構(gòu)建虛擬橋梁場景，并獲取虛擬病害樣本；再次結(jié)合真實與虛擬樣本，采用改進(jìn)雙分支生成對抗網(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景的輕量化違禁品識別模型訓(xùn)練方法，涉及違禁品識別技術(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(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...
								
            
							
            
							
						
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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(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)建的噪聲估計模型，對數(shù)字聲音信號序列中的每幀...
								
            
							
            
							
						
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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(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)...
								
            
							
            
							
						
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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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								      基于樣本擴(kuò)充和空間?光譜注意力機(jī)制的小樣本高光譜圖像分類方法、設(shè)備和介質(zhì)，涉及計算機(jī)視覺與高光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請是為了解決高光譜圖像分類中存在的樣本不足的問題。本申請利用光譜注意力模塊在高光譜圖像中提取光譜特征，并獲得增強(qiáng)光譜特征的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感測繪方法及系統(tǒng)，涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域；獲取目標(biāo)地區(qū)的遙感衛(wèi)星圖像進(jìn)行區(qū)域特征提取得到區(qū)域特征圖像集；對區(qū)域特征圖像進(jìn)行深度信息提取得到深度圖像，將區(qū)域特征圖像和深度圖像進(jìn)行融合得到深度特征圖像；針對每一深度...
								
            
							
            
							
						
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