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                  		樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
                  	
                  
          
                
          
                
          
                    
            
					
						
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								      本發(fā)明涉及業(yè)務流程監(jiān)督技術，揭露了一種業(yè)務流程全面監(jiān)督的實現(xiàn)方法，包括：根據業(yè)務流程利用低代碼引擎配置業(yè)務場景處理系統(tǒng)；在業(yè)務場景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務指標體系，并根據業(yè)務指標體系對業(yè)務流程中的業(yè)務事項進行監(jiān)督，得到業(yè)務事項監(jiān)督結果；根據業(yè)務事...
								
            
							
            
							
						
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								      根據本公開的實現(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)據來調整該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：建立情緒調節(jié)參數(shù)數(shù)據庫，以及以圖譜的形式構建人物性格和情感狀態(tài)轉移的情緒調節(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習模型，和基于聲學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)酵茶智能調配系統(tǒng)與方法，涉及發(fā)酵茶調配技術領域。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)據采集與交互模塊，所述數(shù)據采集與交互模塊包括用戶信息采集子模塊和設備狀態(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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								      本發(fā)明涉及圖像光源標定技術領域，公開了一種元件光源自適應搜索方法、系統(tǒng)、裝置、設備和介質，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?zhí)峁┮环N錄音聲道分割方法、設備及存儲介質。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備，本申請通過獲取待處理的目標音頻及其對應的總時長；基于目標音頻的總時長，依序對目標音頻進行頻域變換、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：建立情緒調節(jié)參數(shù)數(shù)據庫以及情緒調節(jié)策略模型，從情感產生機制的角度綜合考慮對話上下文語境信息和認知評價的影響，利用強化學習算法建立對話情感計算模型；建立基于聲學和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種偽標簽模型的訓練方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取樣本圖像的標簽信息和邊緣信息；獲取所述樣本圖像的第一分類預測結果和第一邊緣預測結果，所述第一分類預測結果和第一邊緣預測結果通過待訓練的偽標簽模型預測得到；根據...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時頻特征聯(lián)合建模的語音增強方法及系統(tǒng)，涉及語音增強技術領域，包括：獲取待增強的失真語音信號；對失真語音信號進行短時傅里葉變換，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行編碼，以提高語義維度和時間感受...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種對液態(tài)油流(例如熱解油流)進行加氫處理的方法和設備，其通過在固定床反應器中連續(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及物流配送技術領域，公開了一種基于可行性時間窗和前向后向調整算法的自適應大鄰域搜索方法，包括：構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前解；通過前向后向調整算法計算當前路徑所有客戶節(jié)點的可行性...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及基于CTC?Attention混合架構的語音操控超聲波調節(jié)設置方法，包括以下步驟：S1：通過聲音接收設備接收醫(yī)生的語音指令，對原始語音信號進行預處理；S2：構建CTC?Attention混合架構的聲學模型并進行訓練，得到訓練后的聲...
								
            
							
            
							
						
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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)、電子設備和存儲介質。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的時間信息，確定第一音頻，根據喚醒指令對應的時間信息，確定目標位置，根據目標位置，從第一音頻中確定第一識別語...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種礦用設備的語音信號降噪方法、裝置、介質和終端設備，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；基于預先構建的噪聲估計模型，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領域，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)行頻域轉換處理，得到音頻特征數(shù)據；對所述音頻特征數(shù)據...
								
            
							
            
							
						
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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學習與個性化子模塊，將深度學習語音識別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多語種免切換交互方法、裝置以及電子設備，將多個語種的數(shù)據聯(lián)合訓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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								      基于樣本擴充和空間?光譜注意力機制的小樣本高光譜圖像分類方法、設備和介質，涉及計算機視覺與高光譜圖像處理技術領域。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，并獲得增強光譜特征的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)智能平臺的技術領域，尤其是涉及一種基于物聯(lián)網的研發(fā)實驗全過程智能化處理系統(tǒng)及方法，其包括：采集模塊，采集各環(huán)節(jié)中的原始數(shù)據；物聯(lián)網平臺，對原始數(shù)據進行分類并存儲；本地知識庫，獲取原始數(shù)據并檢索關聯(lián)的本地數(shù)據；智能處理模塊，根據...
								
            
							
            
							
						
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