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          樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 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)...
          • 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...
          • 本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的遙感測(cè)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(duì)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(duì)每一深度...
          • 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)...
          • 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...
          • 本發(fā)明涉及業(yè)務(wù)流程監(jiān)督技術(shù),揭露了一種業(yè)務(wù)流程全面監(jiān)督的實(shí)現(xiàn)方法,包括:根據(jù)業(yè)務(wù)流程利用低代碼引擎配置業(yè)務(wù)場(chǎng)景處理系統(tǒng);在業(yè)務(wù)場(chǎng)景處理系統(tǒng)中配置業(yè)務(wù)指標(biāo)體系,并根據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系對(duì)業(yè)務(wù)流程中的業(yè)務(wù)事項(xiàng)進(jìn)行監(jiān)督,得到業(yè)務(wù)事項(xiàng)監(jiān)督結(jié)果;根據(jù)業(yè)務(wù)事...
          • 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)...
          • 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)...
          • 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...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,具體公開了一種基于人工智能的積水深度監(jiān)測(cè)識(shí)別裝置,包括:高清攝像頭,用于持續(xù)采集監(jiān)測(cè)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(shí)別單元,所述圖像...
          • 本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種交互關(guān)系檢測(cè)方法、模型訓(xùn)練方法、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中,方法包括如下的步驟:獲取待檢測(cè)圖像;利用訓(xùn)練過(guò)的交互關(guān)系檢測(cè)模型對(duì)所述待檢測(cè)圖像進(jìn)行交互關(guān)系檢測(cè);其中,所述交互關(guān)系檢測(cè)模型,用于:根據(jù)所述待檢測(cè)圖像,確定所述待檢測(cè)...
          • 本申請(qǐng)公開了基于時(shí)頻域特征融合的語(yǔ)音增強(qiáng)方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:對(duì)初始語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,得到目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;對(duì)目標(biāo)語(yǔ)音訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取,得到候選語(yǔ)音特征;對(duì)候選語(yǔ)音特征進(jìn)行歸一化,得到目標(biāo)語(yǔ)音特征;對(duì)目標(biāo)時(shí)域特征和...
          • 本申請(qǐng)公開了一種圖像分割方法和裝置,存儲(chǔ)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(guò)目標(biāo)模型的嵌入模塊對(duì)待分割的第一圖像進(jìn)行下采樣處理,得到多個(gè)尺度的第二圖像;通過(guò)所述目標(biāo)模型的全局特征提取模塊和局部特征提取模塊對(duì)第一目標(biāo)圖像進(jìn)行...
          • 本公開的實(shí)施方式涉及一種處理烴進(jìn)料的方法,包括:將烴進(jìn)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(jìn)料流,并將改質(zhì)的進(jìn)料流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯...
          • 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...
          • 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...
          • 本發(fā)明公開一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測(cè)模型,屬于頸椎病術(shù)后預(yù)測(cè)領(lǐng)域;一種頸椎病患者頸前路術(shù)后鄰近節(jié)段退變發(fā)生預(yù)測(cè)模型包括:分類器以及輸入分類器的危險(xiǎn)因素;分類器通過(guò)獲取患者目標(biāo)區(qū)域的醫(yī)學(xué)影像,進(jìn)行預(yù)處理并勾畫感興趣區(qū)域,之后...
          • 本發(fā)明涉及工程項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種水利水電工程項(xiàng)目管理系統(tǒng),系統(tǒng)包括:動(dòng)態(tài)水文預(yù)測(cè)模塊基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),獲取水位值、降雨量值和流速值,結(jié)合泄洪通道動(dòng)態(tài)流量和施工圍堰基礎(chǔ)水位變化計(jì)算節(jié)點(diǎn)間流速變化率。本發(fā)明中,通過(guò)基于施工節(jié)點(diǎn)溫控參數(shù)與排...
          • 本申請(qǐng)公開了一種KTV系統(tǒng),包括音頻處理模塊、耳機(jī)以及外放音響,其中,所述音頻處理模塊分別于所述耳機(jī)以及所述外放音響進(jìn)行通信連接;所述音頻處理模塊,用于分離歌曲文件中的原唱軌道信號(hào)和伴奏軌道信號(hào),并將所述原唱軌道信號(hào)發(fā)送至所述耳機(jī)以及將所述...
          • 一種處理烴進(jìn)料的方法可包括:將烴進(jìn)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;以及將輕質(zhì)流、中間流和加氫處理的重質(zhì)流進(jìn)料到單個(gè)流化催化裂化(FCC)反應(yīng)區(qū),從而產(chǎn)生包含輕質(zhì)烯烴的產(chǎn)物流。在相同的FCC反應(yīng)區(qū)內(nèi),輕質(zhì)...
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