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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(shù)領(lǐng)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(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...
								
            
							
            
							
						
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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，對原始語音信號進行預(yù)處理；S2：構(gòu)建CTC?Attention混合架構(gòu)的聲學(xué)模型并進行訓(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，確定目標位置，根據(jù)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(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)明公開了一種智慧園區(qū)綜合管理系統(tǒng)及方法，涉及智慧園區(qū)技術(shù)領(lǐng)域，通過實時采集垃圾回收區(qū)域和垃圾運輸車輛的多維數(shù)據(jù)，并整合分析各項信息，精準評估每個垃圾回收區(qū)域的垃圾分類效率、預(yù)測垃圾量以及優(yōu)化回收路徑與頻率。在這一過程中，數(shù)據(jù)集合D（t）...
								
            
							
            
							
						
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								      一種處理烴進料的方法可包括：將烴進料分餾成輕質(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)流進料至第一流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)；將中間流進料至第二FCC反應(yīng)區(qū)；并將加氫處理的重質(zhì)流進料至第三FCC反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種聲學(xué)事件檢測方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，以提高聲學(xué)事件檢測的準確性。所述方法包括：獲取待檢測音頻數(shù)據(jù)；從所述待檢測音頻數(shù)據(jù)中，提取目標音頻片段的第一聲學(xué)特征，所述目標音頻片段包括多個音頻幀；確定多個批次的第一聲學(xué)特征對...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開的實施方式涉及一種處理烴進料的方法，包括：將烴進料分餾成輕質(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)的進料流，并將改質(zhì)的進料流進料到單個流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū)，從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了基于時頻域特征融合的語音增強方法、裝置及電子設(shè)備，方法包括：對初始語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，得到目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對目標語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進行歸一化，得到目標語音特征；對目標時域特征和...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種圖像分割方法和裝置，存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：通過目標模型的嵌入模塊對待分割的第一圖像進行下采樣處理，得到多個尺度的第二圖像；通過所述目標模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對第一目標圖像進行...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種視頻幀剪輯圖像分割處理方法，通過首先從待剪輯的視頻中提取視頻幀圖像，根據(jù)視頻的時間序列和時間戳，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)處理步驟對每一幀圖像進行獨立的分析和處理；使用預(yù)先設(shè)置的目...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N基于頻域?空間域的雙域聚合的視覺地點識別方法，包括步驟：構(gòu)建帶有地理標記的圖像數(shù)據(jù)庫；給定輸入圖像，使用視覺特征提取器對輸入圖像提取局部的空間域特征圖；通過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；通過多尺度...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請公開了一種森林弱擾動區(qū)域識別方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，涉及森林檢測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：分別根據(jù)歸一化紅波和短波紅外距離指數(shù)和纓帽變換濕度指數(shù)采用長時間序列影像的變化檢測算法構(gòu)建預(yù)測模型；根據(jù)兩個預(yù)測模型構(gòu)建訓(xùn)練集；訓(xùn)練集中每個樣...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例公開了一種基于多尺度梯度直方圖特征的混合類別物體檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及嵌入式設(shè)備，涉及圖像處理領(lǐng)域。本申請獲取含多個不同分辨率HOG算子的集合，確定參考窗口分辨率。獲取輸入圖像并構(gòu)建縮放因子集合，確定最大掃描區(qū)域。檢測基點按...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種AI輔助對抗模式下二元自然語音音頻作業(yè)批改方法及系統(tǒng)，首先設(shè)置對抗模式及音頻作業(yè)參數(shù)，所述對抗模式為人機對抗模式、雙人多抗模式、三人對抗模式及三人以上的多人對抗模式中的一種，所述音頻作業(yè)參數(shù)包括音頻類...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開實施例提供一種偽標簽?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)練的偽標簽?zāi)Ｐ皖A(yù)測得到；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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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(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(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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