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樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N聲紋識別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，通過對當前說話人的待識別語音數(shù)據(jù)進行對數(shù)梅爾頻譜特征提取，并基于說話人分類模型，進一步進行嵌入特征提取，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行相似度計算，驗證當前說...
  • 本發(fā)明公開了基于AI智能的模擬人聲的應答響應語音終端及方法，包括對話信息采集模塊、應答匹配模塊、回復播放模塊，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)；應答匹配模塊包括靶向數(shù)據(jù)庫和標的數(shù)據(jù)庫，應答匹配模塊將原始靶向數(shù)據(jù)與靶向數(shù)據(jù)庫進...
  • 本實用新型涉及穿戴裝置技術領域，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，所述充氣條的外壁分別固定安裝有管道和排氣管，所述管道遠離圓形凸點的一端外壁固定安裝有氣囊，所述矩形條一...
  • 本申請涉及一種基于深度學習與特征融合的山火監(jiān)測方法及裝置，尤其涉及計算機視覺技術領域。包括：獲取林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)；基于輕量化深度學習模型對預處理后的林區(qū)視頻圖像數(shù)據(jù)進行初步識別，以獲取疑似山火信息和目標特征；其中，輕量化深度學習模型是基于注...
  • 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；單元A背向基板方向開...
  • 本發(fā)明公開了基于目標建議框增量的小樣本目標檢測方法，包括：步驟一、構(gòu)建并訓練目標檢測深度網(wǎng)絡模型；步驟二、特征提取和聚類；步驟三、優(yōu)化目標檢測深度網(wǎng)絡模型；步驟四、利用優(yōu)化的目標檢測深度網(wǎng)絡模型進行目標建議框的篩選；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、計算機設備和存儲介質(zhì)。對待分割圖像進行特征提取，得到待分割圖像的目標特征圖，基于目標特征圖對待分割圖像進行分割處理，得到待分割圖像中的感興趣區(qū)域圖像；目標特征圖包括第一目標特征圖和第二目標特征圖。由于現(xiàn)有的...
  • 本申請的實施例基于人工智能中的語音技術和機器學習方法，提供了一種發(fā)音檢測方法、裝置及計算機可讀介質(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設第一語言中的第一語音音素之間的匹配度，生成第一后驗概率，并基...
  • 本發(fā)明公開了一種基于點云數(shù)據(jù)的隔離開關合閘狀態(tài)判別方法，具體為：采用激光雷達獲取監(jiān)測區(qū)域隔離開關的點云數(shù)據(jù)，提取感興趣區(qū)域(ROI)，獲得導電臂的點云數(shù)據(jù)；選取目標導電臂點云進行縱向切片操作；采用歐式聚類分割算法對導電臂切片點云進行分割，得...
  • 本發(fā)明涉及建筑項目管理技術領域，具體為基于云計算的施工項目管理系統(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)合施工任務資源分布與三維空間信息，優(yōu)化資源路徑分配邏輯，...
  • 本發(fā)明公開了用于分割隧道管內(nèi)滲漏的局部描述子的構(gòu)建及應用方法，屬于地鐵隧道智能監(jiān)測技術領域，解決了現(xiàn)有技術中的滲漏分割方法中強度特征單一和分割精度不足的技術問題。其技術方案包括以下步驟，S1，采用移動激光掃描系統(tǒng)對地鐵隧道進行掃描，獲取高精...
  • 本申請實施例公開了一種信息確定方法，該方法包括：發(fā)送攜帶有待處理任務對應的任務執(zhí)行策略的第一調(diào)用請求至第二服務器；接收第二服務器發(fā)送的針對第一調(diào)用請求的第一反饋信息；其中，第一反饋信息是基于任務執(zhí)行策略和調(diào)用目標流程自動化工具從待處理任務對...
  • 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行抑制；二、通過最小噪聲分離對噪聲中的隨機噪聲進行抑制；三、利用CNN?GRU模型對步驟2.3)中的噪聲中的殘余隨機噪聲進行抑制；...
  • 本申請公開了一種語音傳輸方法、裝置、設備及介質(zhì)，涉及信息通信技術領域，包括：通過語音發(fā)送端從待傳輸語音中提取目標語音特征參數(shù)，并利用目標神經(jīng)網(wǎng)絡編碼器將目標語音特征參數(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特征；將音素序列和聲學特征輸入已訓練的發(fā)音技巧檢測模型進行發(fā)音技巧...
  • 本申請公開了一種識別物變化的檢測方法、計算機程序、設備及存儲介質(zhì)，應用于圖像識別技術領域，包括：獲取待識別圖像組并進行其中各圖像的特征提取，得到特征提取結(jié)果；將文本存儲庫中存儲的用于反映識別物類型的各文本進行編碼，得到語義特征并按照將語義特...
  • 本發(fā)明提供一種多模態(tài)數(shù)據(jù)的多維度質(zhì)量分數(shù)評價方法及裝置，所述方法的步驟包括：接收三維點云圖像和二維RGB圖像；基于噪聲數(shù)據(jù)量和非噪聲數(shù)據(jù)量計算三維點云圖像和二維RGB圖像的噪聲維度評價參數(shù)；基于評測強度均值和參考強度均值計算三維點云圖像和二...
  • 本發(fā)明涉及智能電器技術領域，提供一種智能設備的語音請求響應處理方法及裝置，該方法包括：獲取用戶語音請求信息；對用戶語音請求信息進行槽位識別得到語音識別結(jié)果；基于語音識別結(jié)果從預設的基于語音交互知識圖譜的語料問答庫中獲取一個或多個匹配的提示語...
  • 本申請公開了一種軟件工作量評估方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，屬于計算機技術領域，該方法包括：獲取軟件開發(fā)項目方案書；對軟件開發(fā)項目方案書進行預處理，得到軟件開發(fā)項目指標；將軟件開發(fā)項目指標輸入至工作量評估模型，以獲取由工作量評估模型輸出的...
  • 一種基于深度學習特征融合的超聲甲狀腺結(jié)節(jié)檢測方法和裝置，所述方法包括：首先采集超聲視頻；隨后提取超聲視頻的圖像序列；然后訓練BDA?YOLO甲狀腺結(jié)節(jié)預測模型，預測預測甲狀腺結(jié)節(jié)的目標框和病灶區(qū)域；最后可視化甲狀腺結(jié)節(jié)，結(jié)節(jié)的形狀、大小、位...
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