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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(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...
								
            
							
            
							
						
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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(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...
								
            
							
            
							
						
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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(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，并獲得增強光譜特征的...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及工業(yè)智能平臺的技術(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(jù)；物聯(lián)網(wǎng)平臺，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并存儲；本地知識庫，獲取原始數(shù)據(jù)并檢索關(guān)聯(lián)的本地數(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，公開一種基于語音聲紋識別的保險箱加密方法，包括：通過同步采集用戶終端與保險箱的環(huán)境聲學(xué)指紋，結(jié)合語音信號提取的聲紋瞬態(tài)熵特征及發(fā)聲時無線信道的物理層調(diào)制特征，構(gòu)建三重物理層驗證機制協(xié)同生成一次性會話密鑰。本發(fā)明將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及計算機視覺領(lǐng)域，具體公開了一種基于人工智能的積水深度監(jiān)測識別裝置，包括：高清攝像頭，用于持續(xù)采集監(jiān)測區(qū)域路面圖像數(shù)據(jù)；圖像處理模塊，用于接收并處理高清攝像頭的圖像數(shù)據(jù)；所述圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理單元和積水區(qū)域識別單元，所述圖像...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供一種交互關(guān)系檢測方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及存儲介質(zhì)。其中，方法包括如下的步驟：獲取待檢測圖像；利用訓(xùn)練過的交互關(guān)系檢測模型對所述待檢測圖像進(jìn)行交互關(guān)系檢測；其中，所述交互關(guān)系檢測模型，用于：根據(jù)所述待檢測圖像，確定所述待檢測...
								
            
							
            
							
						
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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(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；對目標(biāo)語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，得到候選語音特征；對候選語音特征進(jìn)行歸一化，得到目標(biāo)語音特征；對目標(biāo)時域特征和...
								
            
							
            
							
						
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