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  • 本發(fā)明涉及語音數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于深度學(xué)習(xí)的用戶對話交互方法及系統(tǒng)。方法包括步驟：獲取參考信號和輸出信號幅度之間的目標(biāo)延遲時間；通過參考信號與近端輸入信號頻率之間的幅度得到頻域相似性；通過參考信號或近端輸入信號中頻率窗口的相鄰幅度...
  • 本發(fā)明實施例公開了一種基于藍牙m(xù)esh的離線語音識別控制方法及系統(tǒng)，本發(fā)明實施例包括：采集語音信號并進行預(yù)處理；利用預(yù)先本地部署的語音識別模型對預(yù)處理后的信號進行識別，將音頻文件轉(zhuǎn)換為文本指令；對文本指令進行解析和語義理解，提取控制信息生成...
  • 本公開提供了一種語音播報控制方法及裝置、可穿戴設(shè)備、存儲介質(zhì)，屬于語音處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：響應(yīng)于接收到第一指令，基于第一信息和第二信息確定初始播報內(nèi)容；第一信息包括用戶的語音信息，第二信息包括用戶的偏好信息；響應(yīng)于接收到第二指令，基于...
  • 本申請公開了一種語音合成方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待合成文本對應(yīng)的音素序列；基于時長預(yù)測相關(guān)信息進行時長預(yù)測，得到待合成文本對應(yīng)的目標(biāo)時長信息，其中，時長預(yù)測相關(guān)信息包括參考語音的參考時長信息、待合成文本和音素序列；基于目...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能交互機器人控制系統(tǒng)，包括語音接收模塊、文本轉(zhuǎn)換處理模塊、音頻分析處理模塊和情感判斷調(diào)節(jié)模塊；其中，文本轉(zhuǎn)換處理模塊將凈化音頻信號轉(zhuǎn)換為文本內(nèi)容并確定文本字?jǐn)?shù)長度、形容詞比和負面詞比，音頻分析處理模...
  • 本發(fā)明公開了一種多通道數(shù)字音頻信號處理方法、設(shè)備及介質(zhì)，涉及音頻信號處理技術(shù)領(lǐng)域，解決當(dāng)前噪聲抑制缺乏對環(huán)境噪聲的抑制，且對音頻信號的優(yōu)化缺乏量化標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致優(yōu)化結(jié)果難以量化評估的問題，方法為：獲取音頻源設(shè)備輸出的音頻信號，將音頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)...
  • 本公開涉及一種確定像素抖動模版的方法及裝置、芯片、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)，屬于顯示技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：提取單個模版序列表征的多個抖動信號，單個模版序列包含多個用于表示單幀圖像中像素抖動位置的模板，抖動信號表征同一圖像位置在連續(xù)的各圖像上是否發(fā)...
  • 本申請公開了一種車輛運行數(shù)據(jù)管理方法及設(shè)備，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，解決無法實現(xiàn)多維度運行數(shù)據(jù)的上下聯(lián)動的技術(shù)問題，方法包括：獲取物流車輛的車輛運行數(shù)據(jù)，所述車輛運行數(shù)據(jù)包括車輛行駛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)；對所述車輛運行數(shù)據(jù)進行分析，得到所...
  • 本發(fā)明涉及交通擁堵識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)融合的交通網(wǎng)絡(luò)擁堵識別方法。該方法包括：獲得速度序列，進而得到著重分析序列；獲取波谷可信度和波峰可信度，得到可信波谷點和可信波峰點；根據(jù)可信波谷點和可信波峰點得到抽樣均值，進而計算著重分析...
  • 本發(fā)明公開了一種融合趨勢與季節(jié)性的交通流量預(yù)測方法，包括步驟：1）構(gòu)建基于序列到序列構(gòu)架的預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型，包含趨勢預(yù)測子模型和融合預(yù)測子模型；2）利用往年數(shù)據(jù)和當(dāng)年缺少目標(biāo)特殊時期的數(shù)據(jù)，通過趨勢預(yù)測子模型計算參考特殊時期的趨勢因素序列與季節(jié)...
  • 本申請公開了一種基于多源數(shù)據(jù)的圍巖破壞預(yù)警方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：在工作面沿回撤通道按照預(yù)定間隔設(shè)置多個測站，在所述測站的頂板、實煤幫、巷旁充填體安裝傳感器組；對采集的數(shù)據(jù)采用滑動平均法、快速傅里葉變換、差分及累積求和進行...
  • 本申請涉及電子設(shè)備處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電子設(shè)備的童鎖控制方法、控制模組及電子設(shè)備，電子設(shè)備的童鎖控制方法包括：在起始模式下，響應(yīng)于同時檢測到第一按鍵和第二按鍵被持續(xù)按壓超過第一預(yù)設(shè)時長的操作，控制電子設(shè)備進入功能設(shè)置模式；在功能設(shè)置模式...
  • 本發(fā)明公開了一種基于高斯力場的開放詞匯抓取方法及系統(tǒng)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，將抓取指令輸入到機器人中已訓(xùn)練完成的姿態(tài)抓取模型，得到機器人抓取結(jié)果；姿態(tài)抓取模型的訓(xùn)練過程如下：構(gòu)建目標(biāo)對象點集、夾持器模型點集和吸引點集；通過變換矩陣得到變換后...
  • 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開一種西瓜成熟度識別方法、裝置及介質(zhì)，該方法包括：采集西瓜圖像數(shù)據(jù)，所述圖像數(shù)據(jù)包括不同品種、不同成熟度、不同拍攝角度的西瓜圖像；對所述圖像數(shù)據(jù)進行大小調(diào)整、裁剪、去噪的預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化圖像數(shù)據(jù)；對預(yù)處理圖像...
  • 本發(fā)明公開了一種基于低級特征的雙分支輕量化可行駛區(qū)域檢測方法，包括以下步驟，獲取數(shù)據(jù)集圖像輸入高分辨率分支模塊進行處理，獲得高分辨率分支特征，將數(shù)據(jù)集圖像低分辨率分支模塊進行處理，獲得低分辨率分支特征，通過細節(jié)模塊對高分辨率分支特征進行處理...
  • 本發(fā)明公開了一種公共區(qū)域?qū)櫸镒R別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，其方法包括：采集上線攝像頭的圖像數(shù)據(jù)，并對所述圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到無標(biāo)注數(shù)據(jù)集；采集并標(biāo)注安防監(jiān)控數(shù)據(jù)庫中的圖像數(shù)據(jù)，得到寵物檢測數(shù)據(jù)集；構(gòu)建寵物檢測網(wǎng)絡(luò)；使用所述無標(biāo)注數(shù)據(jù)集...
  • 本發(fā)明提供一種油箱安全監(jiān)測方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括對預(yù)處理后的監(jiān)控視頻進行可疑目標(biāo)檢測；提取監(jiān)控視頻中的關(guān)鍵幀，根據(jù)當(dāng)前幀與之前幀中行人位置變化情況跟蹤行人位置；區(qū)分日常場景、加油場景、油箱區(qū)域人員異常行為場景，對于油箱區(qū)域...
  • 本公開提供了一種遙感圖像的水體提取方法及裝置、電子設(shè)備，涉及遙感圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：對采集的遙感圖像進行LBP紋理特征和灰度特征提取，得到像素紋理特征向量；將遙感圖像輸入到水體預(yù)提取模型，得到初步水體提取結(jié)果，并根據(jù)其與像素紋...
  • 本發(fā)明公開一種應(yīng)用于霧天車輛重識別的特征融合方法，該方法具體包括如下步驟：輸入霧天車輛圖像到公共特征提取模塊提取公共特征；對公共特征使用兩階段恢復(fù)的方法提取去霧的相關(guān)特征；使用金字塔增強進一步處理，并計算得到去霧損失；對公共特征使用重識別網(wǎng)...
  • 本發(fā)明公開了一種小樣本條件下電能表運行狀態(tài)評估方法及系統(tǒng)，方法包括：采集電能表運行數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的電能表運行狀態(tài)評估結(jié)果構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集，將原始數(shù)據(jù)集輸入數(shù)據(jù)生成模型，得到拓展數(shù)據(jù)集；將拓展數(shù)據(jù)集輸入訓(xùn)練好的元學(xué)習(xí)模型得到拓展數(shù)據(jù)集的打標(biāo)結(jié)果；...
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