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      樂器;聲學設備的制造及制作,分析技術
      • 本發(fā)明屬于智能語音領域,公開了一種基于注意力特征融合的非平行任意到任意語音轉換方法,首先對原始語音與目標語音分別提取內容特征、說話人特征與音律特征;使用由時序實例歸一化注意力所構成的瓶頸層對所提取的特征進行耦合得到特征圖;聯(lián)合時序實例歸一化...
      • 本發(fā)明公開了基于大語言模型的語音交互式圖表動態(tài)生成方法及系統(tǒng),涉及圖表生成技術領域,包括,采集用戶語音信號進行初步分幀和計算短時能量,分析靜音段集合信號;對集合信號提取頻域信號,通過濾波器計算增益對頻域信號進行降噪,計算過零率和降噪短時能量...
      • 本發(fā)明適用于語音合成技術領域,尤其涉及基于人工智能的語音合成方法、裝置、計算機設備及介質。本發(fā)明通過將目標文本輸入第一情感分類模型,得到目標文本的第一情感預測類別和第一概率,將目標文本在預設上下文范圍內的上文和下文輸入第二情感分類模型,得到...
      • 本發(fā)明公開了基于大模型的語音對話系統(tǒng),涉及語音交互技術領域,包括:智能調度模塊根據待識別文本確定任務類型,根據任務類型動態(tài)適配快慢思考模塊;快慢思考模塊根據任務類型動態(tài)適配計算單元并輸出反饋結果;語音交互模塊根據用戶的語音特性生成待識別文本...
      • 本申請公開了一種測試任務的進度調控方法、裝置、電子設備及存儲介質,涉及電數(shù)字數(shù)據處理技術領域,包括對每個測試團隊的測試任務的進度進行跟蹤,以明確測試任務的測試進度,從而根據測試進度生成相應的處置方案,以對測試進度的責任目標進行任務進度提醒,...
      • 本申請涉及一種基于圖像模式的橋梁災變識別方法,包括:實時采集橋梁靶標圖像和橋面信息圖像;對橋梁靶標圖像進行靶標點識別,計算不同時刻各靶標點順橋向的偏離量;通過預先訓練得到的預測模型對橋面信息圖像進行識別,以判別橋梁外觀輪廓狀態(tài)是否存在異常;...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N音頻獲取方法、裝置、存儲介質及設備,該方法應用于電子設備領域,該方法從用戶在應用場景中的目標音頻數(shù)據中獲取目標音頻特征,目標音頻特征中包括噪聲特征和用戶的用戶音頻特征,以預先生成的用戶的參考聲紋向量為參考,從目標音頻中獲取用...
      • 本發(fā)明公開了一種基于LBP特征與改進Yolov5的雷達圖像檢測方法,該方法針對原始SAR圖像提取LBP特征,并與原始圖像融合后作為訓練數(shù)據。在Yolov5模型特征提取網絡的C3模塊中加入可變形卷積,在特征融合金字塔網絡模塊中使用基于特征的內...
      • 本申請涉及一種基于結構回歸融合的異源圖像變化檢測方法及裝置。所述方法包括:利用事件前圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構建前向回歸模型;利用事件后圖像的正則化超圖拉普拉斯矩陣構建后向回歸模型;將事件前圖像的超圖和事件后圖像的超圖進行融合,并計算融...
      • 本發(fā)明實施例公開了涉及一種語音質檢方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法包括:獲取待質檢會話的語音信號,并對語音信號進行語音分軌確定包含身份標識的語音數(shù)據;基于預設語音識別模型對語音數(shù)據進行格式轉換,確定待質檢會話的對應的文本數(shù)據;基于第一...
      • 本發(fā)明涉及一種基于超像素分割的顯著性目標檢測方法,包括以下步驟:獲取待測圖像;基于所述待測圖像,采用超像素分割算法進行超像素分割,得到分割圖像;基于所述分割圖像,采用顏色增強檢測算法進行處理,得到包含興趣點的初始顯著圖;基于所述包含興趣點的...
      • 本發(fā)明提供了一種數(shù)字化無感應的智能倉儲管控系統(tǒng),涉及倉儲管控技術領域,包括:第一采集模塊,用于對第一電機零部件進行重量采集;物料框配置模塊,用于配置第一物料框;第二采集模塊,用于對第一物料框進行重量采集;第三采集模塊,用于配置稱重傳感器模組...
      • 本發(fā)明提供一種基于多幀檢測的海面小目標檢測與跟蹤方法及系統(tǒng),該方法提出了一種整體檢測網絡MF?IFA?UNet,該網絡基于UNet編碼器?解碼器架構,同時在編碼器中嵌入了幀間注意力機制模塊IFA,使得網絡具備在不同時刻關注目標特征的能力,同...
      • 本申請?zhí)峁┮环N基于GEE平臺的海洋保護區(qū)生態(tài)質量動態(tài)監(jiān)測方法及系統(tǒng),包括:S1:通過GEE平臺調用第一預設時段和預設海域內的遙感數(shù)據,從所述遙感數(shù)據中提取生態(tài)指標以形成生態(tài)監(jiān)測指標集,并按像元點單位構建生態(tài)指標的時間序列;S2:對每個像元點...
      • 本發(fā)明公開了一種基于全局和局部特征關聯(lián)分析的少樣本圖像分類方法,其中,方法包括:步驟1,將訓練任務輸入卷積網絡,得到原始全局特征和原始局部特征集;步驟2,計算原始全局特征和原始局部特征集的相關系數(shù);步驟3,將局部特征劃分為背景相關局部特征和...
      • 本發(fā)明涉及智能工廠的管理技術領域,具體地說,涉及一種數(shù)字化智能工廠的管理系統(tǒng)及方法。其包括生產管理單元使用SVM機器學習算法模型來預測需求、規(guī)劃生產并分配資源;質量管理單元通過實時監(jiān)控和數(shù)據分析,確保產品質量符合標準和客戶要求;設備管理單元...
      • 本發(fā)明提供了一種用于水禽表型識別裝置,屬于水禽表型信息采集技術領域,識別裝置包括外殼,安裝在外殼上的圖像采集模塊、設置在外殼內并與圖像采集模塊連接的數(shù)據處理模塊,設置在外殼上并與數(shù)據處理模塊連接的顯示單元,以及設置在外殼內與數(shù)據處理模塊連接...
      • 本發(fā)明涉及一種區(qū)域光伏發(fā)電量的預測方法,屬于區(qū)域發(fā)電量數(shù)據預測技術領域。本發(fā)明提出的發(fā)電量預測方法,結合了氣象數(shù)據與光伏板缺陷數(shù)據,構建了更加全面的預測模型。通過缺陷檢測提取關鍵特征(如總缺陷面積、平均缺陷面積、最大缺陷面積、缺陷數(shù)量和分布...
      • 本發(fā)明涉及一種基于流形學習的遙感圖像目標檢測方法、電子設備,通過特征提取主干網絡對輸入的遙感圖像進行特征提取,獲得不同層級的特征圖;構建特征融合網絡,對不同層級的特征圖進行融合操作,獲得融合特征圖;利用流形學習算法對所述不同層級特征圖分別進...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據識別技術領域,提供了基于單像素切割算法的轉轍機自動開閉器監(jiān)測方法及系統(tǒng),所述方法包括:利用攝像頭采集轉轍機的自動開閉器動靜接點圖像;通過快速模糊聚類算法將獲取圖像進行切割,利用單像素切割算法將對標記圖像進行邊緣提取,遍歷單像素...
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