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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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								      根據(jù)本公開的實(shí)現(xiàn)，提出了用于語(yǔ)音合成和語(yǔ)音識(shí)別的方案。根據(jù)該方案，支持至少一種語(yǔ)言的語(yǔ)音合成(TTS)模型和自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型被獲取。基于目標(biāo)語(yǔ)言的第一組配對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整該TTS模型和ASR模型，以支持目標(biāo)語(yǔ)言。然后，基于第一組配對(duì)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多模態(tài)融合的對(duì)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(kù)，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(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)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(yǔ)音情感識(shí)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了個(gè)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(cè)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(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(jí)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(jí)下的精定位圖像灰度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N錄音聲道分割方法、設(shè)備及存儲(chǔ)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(gè)錄音對(duì)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(guò)錄音分割模型輸出至少兩個(gè)錄音對(duì)象的排列信息，...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)的目的是提供一種音頻的端點(diǎn)檢測(cè)方法及設(shè)備，本申請(qǐng)通過(guò)獲取待處理的目標(biāo)音頻及其對(duì)應(yīng)的總時(shí)長(zhǎng)；基于目標(biāo)音頻的總時(shí)長(zhǎng)，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(guò)濾，得到目標(biāo)音頻中的每個(gè)采樣時(shí)刻對(duì)應(yīng)的有效特征向量和采樣序號(hào)，及相鄰的兩個(gè)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于認(rèn)知評(píng)價(jià)多模態(tài)融合的對(duì)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(kù)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(duì)話上下文語(yǔ)境信息和認(rèn)知評(píng)價(jià)的影響，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法建立對(duì)話情感計(jì)算模型；建立基于聲學(xué)和深度特征尋...
								
            
							
            
							
						
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								      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(chǔ)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(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果，所述第一分類預(yù)測(cè)結(jié)果和第一邊緣預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)待訓(xùn)練的偽標(biāo)簽?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于時(shí)頻特征聯(lián)合建模的語(yǔ)音增強(qiáng)方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取待增強(qiáng)的失真語(yǔ)音信號(hào)；對(duì)失真語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換，得到幅度譜和相位譜，并從中提取時(shí)頻特征；通過(guò)編碼器對(duì)時(shí)頻特征進(jìn)行編碼，以提高語(yǔ)義維度和時(shí)間感受...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種對(duì)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(guò)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(shí)空速(L...
								
            
							
            
							
						
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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(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(guò)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...
								
            
							
            
							
						
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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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								      本公開實(shí)施例公開了一種語(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)明涉及音頻檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種藍(lán)牙音箱的音頻輸入檢測(cè)方法及裝置，其中，該方法包括：對(duì)藍(lán)牙音箱中多種輸入源的音頻信號(hào)進(jìn)行采集和去噪，得到標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號(hào)幀；對(duì)所述標(biāo)準(zhǔn)化的音頻信號(hào)幀執(zhí)行頻域轉(zhuǎn)換處理，得到音頻特征數(shù)據(jù)；對(duì)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(yǔ)音識(shí)別控制模塊及其設(shè)備交互系統(tǒng)，其中，所述嵌入式語(yǔ)音識(shí)別控制模塊包括語(yǔ)音采集子模塊、語(yǔ)音預(yù)處理子模塊、語(yǔ)音識(shí)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(gè)性化子模塊，將深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別技...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種多語(yǔ)種免切換交互方法、裝置以及電子設(shè)備，將多個(gè)語(yǔ)種的數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別模型，基于多語(yǔ)種共性特征混合建模，實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)言無(wú)縫免切換語(yǔ)音交互，具體地，將輸入的混合語(yǔ)種語(yǔ)音音頻特征送入端到端的多語(yǔ)種語(yǔ)音識(shí)別模型中，從中獲取多語(yǔ)...
								
            
							
            
							
						
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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(jì)算機(jī)視覺(jué)與高光譜圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)是為了解決高光譜圖像分類中存在的樣本不足的問(wèn)題。本申請(qǐng)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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								      本申請(qǐng)涉及工業(yè)智能平臺(tái)的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)實(shí)驗(yàn)全過(guò)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(jù)；物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并存儲(chǔ)；本地知識(shí)庫(kù)，獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關(guān)聯(lián)的本地?cái)?shù)據(jù)；智能處理模塊，根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)字信息傳輸領(lǐng)域，公開一種基于語(yǔ)音聲紋識(shí)別的保險(xiǎn)箱加密方法，包括：通過(guò)同步采集用戶終端與保險(xiǎn)箱的環(huán)境聲學(xué)指紋，結(jié)合語(yǔ)音信號(hào)提取的聲紋瞬態(tài)熵特征及發(fā)聲時(shí)無(wú)線信道的物理層調(diào)制特征，構(gòu)建三重物理層驗(yàn)證機(jī)制協(xié)同生成一次性會(huì)話密鑰。本發(fā)明將...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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