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樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
  • 本發(fā)明公開了一種基于高階奇異值分解與分布式處理的垃圾遙感識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括步驟1：接收固廢垃圾遙感圖像數(shù)據(jù)，將圖像數(shù)據(jù)用張量進(jìn)行表示。步驟2：分布式處理，通過分布式將得到的張量前向切片成矩陣后分組，并將矩陣分解計(jì)算后重新組合成近似張量來降...
  • 本發(fā)明提供一種基于輕卷積與變形注意力的紋飾多尺度特征融合檢測(cè)方法，涉及紋飾檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將圖像輸入CDDA?YOLOv8模型，通過跨階段部分卷積模塊進(jìn)行輕量化特征提取，分割特征圖并結(jié)合跳躍連接與部分卷積操作輸出CSPPC特征圖；將該特...
  • 本發(fā)明公開了一種車載語音處理方法及系統(tǒng)。本發(fā)明先過濾聲音信號(hào)中頻率在人體發(fā)聲頻率下限以下的頻段，從而無需對(duì)聲音信號(hào)中頻率在噪音信號(hào)的頻率下限至發(fā)聲頻率下限之間的頻段進(jìn)行頻譜分析；然后對(duì)聲音信號(hào)中頻率在噪音信號(hào)的頻率上限以下的頻段進(jìn)行頻譜分析...
  • 本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)載多維度合成孔徑雷達(dá)圖像地物分類方法，包括以下步驟：步驟S1、對(duì)同時(shí)獲取的機(jī)載高分辨率多維度SAR圖像進(jìn)行預(yù)處理，標(biāo)注地物類型標(biāo)簽，并對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分；步驟S2、對(duì)于每個(gè)維度的SAR圖像分別構(gòu)建對(duì)應(yīng)的地物分類模...
  • 本申請(qǐng)公開一種語音識(shí)別解碼方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及計(jì)算機(jī)設(shè)備。該方法包括：獲取已構(gòu)建完成的靜態(tài)解碼網(wǎng)絡(luò)；在解碼過程中，根據(jù)靜態(tài)解碼網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)遍歷過的節(jié)點(diǎn)和出弧，確定激活節(jié)點(diǎn)和激活弧，以得到包含激活節(jié)點(diǎn)和激活弧的動(dòng)態(tài)解碼網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)訪問靜態(tài)解碼網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于語音識(shí)別的交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取所采集的用戶語音；采用識(shí)別模型將用戶語音轉(zhuǎn)換成語音文字，并識(shí)別得到說話人身份以及用戶情緒；獲取前述回話文本，采用語言模型將語音文字、說話人...
  • 本發(fā)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)的葡萄樹體長(zhǎng)勢(shì)估計(jì)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及智能農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取葡萄樹體圖片；對(duì)所述葡萄樹體圖像進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的圖像輸入特征提取模型中進(jìn)行識(shí)別，確定葡萄樹體結(jié)構(gòu)特征；所述特征提取模型是基...
  • 本實(shí)用新型涉及穿戴裝置技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種吉他背帶，包括矩形條一，所述矩形條一頂部固定安裝有充氣條，所述充氣條的頂部固定安裝有圓形凸點(diǎn)，所述充氣條的外壁分別固定安裝有管道和排氣管，所述管道遠(yuǎn)離圓形凸點(diǎn)的一端外壁固定安裝有氣囊，所述矩形條一...
  • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N聲紋識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，通過對(duì)當(dāng)前說話人的待識(shí)別語音數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)梅爾頻譜特征提取，并基于說話人分類模型，進(jìn)一步進(jìn)行嵌入特征提取，生成嵌入特征向量，以供將其與一或多個(gè)注冊(cè)用戶的模板嵌入特征向量進(jìn)行相似度計(jì)算，驗(yàn)證當(dāng)前說...
  • 本發(fā)明公開了基于AI智能的模擬人聲的應(yīng)答響應(yīng)語音終端及方法，包括對(duì)話信息采集模塊、應(yīng)答匹配模塊、回復(fù)播放模塊，對(duì)話信息采集模塊采集詢問信息并轉(zhuǎn)換為原始靶向數(shù)據(jù)；應(yīng)答匹配模塊包括靶向數(shù)據(jù)庫和標(biāo)的數(shù)據(jù)庫，應(yīng)答匹配模塊將原始靶向數(shù)據(jù)與靶向數(shù)據(jù)庫進(jìn)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與特征融合的山火監(jiān)測(cè)方法及裝置，尤其涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域。包括：獲取林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)；基于輕量化深度學(xué)習(xí)模型對(duì)預(yù)處理后的林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步識(shí)別，以獲取疑似山火信息和目標(biāo)特征；其中，輕量化深度學(xué)習(xí)模型是基于注...
  • 本申請(qǐng)的實(shí)施例基于人工智能中的語音技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提供了一種發(fā)音檢測(cè)方法、裝置及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。該發(fā)音檢測(cè)方法包括：從待檢測(cè)的語音音頻中提取音頻幀特征；基于所述音頻幀特征與預(yù)設(shè)第一語言中的第一語音音素之間的匹配度，生成第一后驗(yàn)概率，并基...
  • 本發(fā)明公開了基于目標(biāo)建議框增量的小樣本目標(biāo)檢測(cè)方法，包括：步驟一、構(gòu)建并訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)模型；步驟二、特征提取和聚類；步驟三、優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)模型；步驟四、利用優(yōu)化的目標(biāo)檢測(cè)深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行目標(biāo)建議框的篩選；步驟五、對(duì)未被篩選的正樣...
  • 本申請(qǐng)涉及一種圖像分割方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。對(duì)待分割圖像進(jìn)行特征提取，得到待分割圖像的目標(biāo)特征圖，基于目標(biāo)特征圖對(duì)待分割圖像進(jìn)行分割處理，得到待分割圖像中的感興趣區(qū)域圖像；目標(biāo)特征圖包括第一目標(biāo)特征圖和第二目標(biāo)特征圖。由于現(xiàn)有的...
  • 本發(fā)明公開了一種基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的隔離開關(guān)合閘狀態(tài)判別方法，具體為：采用激光雷達(dá)獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域隔離開關(guān)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提取感興趣區(qū)域(ROI)，獲得導(dǎo)電臂的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；選取目標(biāo)導(dǎo)電臂點(diǎn)云進(jìn)行縱向切片操作；采用歐式聚類分割算法對(duì)導(dǎo)電臂切片點(diǎn)云進(jìn)行分割，得...
  • 本發(fā)明涉及建筑項(xiàng)目管理技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于云計(jì)算的施工項(xiàng)目管理系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：施工路徑優(yōu)化模塊、施工狀態(tài)分析模塊、施工環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊、進(jìn)度計(jì)劃調(diào)整模塊、綠色施工優(yōu)化模塊。本發(fā)明中，通過結(jié)合施工任務(wù)資源分布與三維空間信息，優(yōu)化資源路徑分配邏輯，...
  • 一種基于多源噪聲的城市電磁噪聲抑制方法，包括以下步驟：一、利用Wavelet?NGSE算法對(duì)噪聲中的工頻噪聲進(jìn)行抑制；二、通過最小噪聲分離對(duì)噪聲中的隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制；三、利用CNN?GRU模型對(duì)步驟2.3)中的噪聲中的殘余隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制；...
  • 本申請(qǐng)公開了一種語音傳輸方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，涉及信息通信技術(shù)領(lǐng)域，包括：通過語音發(fā)送端從待傳輸語音中提取目標(biāo)語音特征參數(shù)，并利用目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器將目標(biāo)語音特征參數(shù)映射為信道符號(hào)序列；通過語音發(fā)送端對(duì)信道符號(hào)序列進(jìn)行OFDM調(diào)制得到語音...
  • 一種發(fā)音技巧檢測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，方法包括獲取待檢測(cè)文本，將待檢測(cè)文本轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的音素序列；獲取說話人說出待檢測(cè)文本得到的待檢測(cè)音頻，提取待檢測(cè)音頻的聲學(xué)特征；將音素序列和聲學(xué)特征輸入已訓(xùn)練的發(fā)音技巧檢測(cè)模型進(jìn)行發(fā)音技巧...
  • 本發(fā)明涉及一種基于多模態(tài)大模型的智能語音數(shù)據(jù)缺陷檢測(cè)方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明首先，設(shè)計(jì)問題模板，并根據(jù)任務(wù)選擇相關(guān)的問題；然后，將問題和對(duì)應(yīng)的語音樣本輸入多模態(tài)大模型，得到關(guān)于語音樣本的問題答案；最后利用ChatGPT等大語言模型或者...
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