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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、對同時獲取的機(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，并對數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分；步驟S2、對于每個維度的SAR圖像分別構(gòu)建對應(yīng)的地物分類模...
  • 本申請公開一種語音識別解碼方法、裝置、存儲介質(zhì)及計算機(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)明公開一種基于深度學(xué)習(xí)的葡萄樹體長勢估計方法、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?zhí)峁┝艘环N聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，通過對當(dāng)前說話人的待識別語音數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(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注冊用戶的模板嵌入特征向量進(jìn)行相似度計算，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，包括對話信息采集模塊、應(yīng)答匹配模塊、回復(fù)播放模塊，對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)...
  • 本申請涉及一種基于深度學(xué)習(xí)與特征融合的山火監(jiān)測方法及裝置，尤其涉及計算機(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)模型對預(yù)處理后的林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步識別，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...
  • 本發(fā)明公開了一種水下聲隱身覆蓋層結(jié)構(gòu)，包括基板、固定貼合在基板上的單元A及單元B；單元A及單元B，兩者為結(jié)構(gòu)不同的超表面結(jié)構(gòu)單元，兩者在基板上的投影尺寸相同，兩者在基板上呈矩陣式排列，使覆蓋層整體表面產(chǎn)生聲波漫反射效應(yīng)；單元A背向基板方向開...
  • 本申請的實(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)音檢測方法、裝置及計算機(jī)可讀介質(zhì)。該發(fā)音檢測方法包括：從待檢測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)檢測方法，包括：步驟一、構(gòu)建并訓(xùn)練目標(biāo)檢測深度網(wǎng)絡(luò)模型；步驟二、特征提取和聚類；步驟三、優(yōu)化目標(biāo)檢測深度網(wǎng)絡(luò)模型；步驟四、利用優(yōu)化的目標(biāo)檢測深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行目標(biāo)建議框的篩選；步驟五、對未被篩選的正樣...
  • 本申請涉及一種圖像分割方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)。對待分割圖像進(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)測模塊、進(jìn)度計劃調(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算法對噪聲中的工頻噪聲進(jìn)行抑制；二、通過最小噪聲分離對噪聲中的隨機(jī)噪聲進(jìn)行抑制；三、利用CNN?GRU模型對步驟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)映射為信道符號序列；通過語音發(fā)送端對信道符號序列進(jìn)行OFDM調(diào)制得到語音...
  • 一種發(fā)音技巧檢測方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中，方法包括獲取待檢測文本，將待檢測文本轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的音素序列；獲取說話人說出待檢測文本得到的待檢測音頻，提取待檢測音頻的聲學(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)缺陷檢測方法，屬于人工智能領(lǐng)域。本發(fā)明首先，設(shè)計問題模板，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...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于大模型輔助的人機(jī)交互方法及人機(jī)交互系統(tǒng)，涉及人機(jī)交互的技術(shù)領(lǐng)域。人機(jī)交互方法包括：基于初始指令集構(gòu)建目標(biāo)語音識別模型；基于目標(biāo)語音識別模型識別來自用戶的用戶語音指令，以根據(jù)用戶語音指令確定出用戶文本指令；基于用戶文本指令...
  • 本公開提供了一種語音處理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。本公開實(shí)施例的語音處理方法包括：獲取第一文本和第一說話人的第一真實(shí)語音，第一真實(shí)語音的內(nèi)容與第一文本的內(nèi)容相同；獲取指示第一真實(shí)語音中噪聲特征的第一掩碼信息；利用預(yù)先訓(xùn)練的聲學(xué)模型基于...
  • 本發(fā)明實(shí)施例提供一種語音交互方法及洗衣機(jī)，該方法應(yīng)用于語音交互設(shè)備，該方法包括：采集語音喚醒指令；獲取所述用戶的狀態(tài)信息，所述狀態(tài)信息包括下述至少一項(xiàng)：所述語音交互設(shè)備與所述用戶的距離、所述用戶的行為；根據(jù)所述用戶的狀態(tài)信息，確定是否響應(yīng)所...
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