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樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
  • 本發明公開了口腔圖像多組織全自動分割方法，屬于口腔圖像多組織分割技術領域，本發明中將多級分類與圖像處理相結合，通過多級分類與圖像處理間的協同運行提高圖像識別的準確性、增強圖像理解的深度以及提升圖像處理的效率，借以多級分類器能夠從局部到全局、...
  • 一種基于互信息理論的自監督語音特征增強語音合成方法，涉及語音合成技術領域。該方法通過引入自監督語音特征，作為文本的聲學補充，設計基于互信息最大化和最小化的信息瓶頸模塊，從自監督語音特征中提取緊湊且與任務相關的自監督表示，并通過最大化文本表示...
  • 一種處理原料的方法，所述原料包括塑料和/或輪胎和/或固體回收燃料熱解油的組分以及化石來源的重質烴組分，所述熱解油組分占所述原料重量的小于50％，所述方法包括：a)在加氫脫金屬催化劑存在下，在包括至少兩個可置換反應器的固定床反應段中的加氫脫金...
  • 本發明涉及工程項目優化管理技術領域，具體公開基于物聯網和云計算的工程項目優化管理系統，該系統包括：墻體基本信息采集模塊、砌磚施工工藝質量評估模塊、砌磚施工工藝信息采集模塊、砌磚施工工藝優化模塊、數據庫、混凝土施工工藝質量評估模塊和混凝土施工...
  • 本發明提供了一種自適應波束成形與深度學習的陣列式麥克風噪聲抑制方法。該方法首先獲取聲源的多通道音頻信號，并據此生成波束成形權重，以精準增強目標聲源方向的信號并有效抑制非目標方向的噪聲；接著利用深度學習模型處理多通道音頻信號，得到了增強后的多...
  • 本發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別方法及系統，包括步驟1：接收固廢垃圾遙感圖像數據，將圖像數據用張量進行表示。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，并將矩陣分解計算后重新組合成近似張量來降...
  • 本發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方法，涉及紋飾檢測技術領域，包括：將圖像輸入CDDA?YOLOv8模型，通過跨階段部分卷積模塊進行輕量化特征提取，分割特征圖并結合跳躍連接與部分卷積操作輸出CSPPC特征圖；將該特...
  • 本發明涉及人工智能技術領域，公開了一種基于語音識別的交互方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取所采集的用戶語音；采用識別模型將用戶語音轉換成語音文字，并識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...
  • 本發明公開了一種車載語音處理方法及系統。本發明先過濾聲音信號中頻率在人體發聲頻率下限以下的頻段，從而無需對聲音信號中頻率在噪音信號的頻率下限至發聲頻率下限之間的頻段進行頻譜分析；然后對聲音信號中頻率在噪音信號的頻率上限以下的頻段進行頻譜分析...
  • 本發明涉及一種基于深度學習的機載多維度合成孔徑雷達圖像地物分類方法，包括以下步驟：步驟S1、對同時獲取的機載高分辨率多維度SAR圖像進行預處理，標注地物類型標簽，并對數據集進行劃分；步驟S2、對于每個維度的SAR圖像分別構建對應的地物分類模...
  • 本申請公開一種語音識別解碼方法、裝置、存儲介質及計算機設備。該方法包括：獲取已構建完成的靜態解碼網絡；在解碼過程中，根據靜態解碼網絡中已經遍歷過的節點和出弧，確定激活節點和激活弧，以得到包含激活節點和激活弧的動態解碼網絡；當訪問靜態解碼網絡...
  • 本發明公開一種基于深度學習的葡萄樹體長勢估計方法、系統、設備及介質，涉及智能農業技術領域。所述方法包括：獲取葡萄樹體圖片；對所述葡萄樹體圖像進行預處理，并將預處理后的圖像輸入特征提取模型中進行識別，確定葡萄樹體結構特征；所述特征提取模型是基...
  • 本申請提供了一種聲紋識別方法、系統、終端及介質，通過對當前說話人的待識別語音數據進行對數梅爾頻譜特征提取，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換為原始靶向數據；應答匹配模塊包括靶向數據庫和標的數據庫，應答匹配模塊將原始靶向數據與靶向數據庫進...
  • 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：獲取林區視頻圖像數據；基于輕量化深度學習模型對預處理后的林區視頻圖像數據進行初步識別，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...
  • 本發明公開了一種水下聲隱身覆蓋層結構，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，兩者為結構不同的超表面結構單元，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生聲波漫反射效應；單元A背向基板方向開...
  • 本發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、構建并訓練目標檢測深度網絡模型；步驟二、特征提取和聚類；步驟三、優化目標檢測深度網絡模型；步驟四、利用優化的目標檢測深度網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。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，提供了一種發音檢測方法、裝置及計算機可讀介質。該發音檢測方法包括：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...
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