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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
      
        
      
    
      
    
      
        
      
        
      
    
      

      














      
    
    
      
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                  		樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      說(shuō)話人識(shí)別裝置：獲取識(shí)別對(duì)象語(yǔ)音數(shù)據(jù)；獲取登記語(yǔ)音數(shù)據(jù)；在識(shí)別對(duì)象語(yǔ)音數(shù)據(jù)的說(shuō)話人以及登記語(yǔ)音數(shù)據(jù)的說(shuō)話人的任意其中之一的性別為男性的情況下，選擇為了識(shí)別男性說(shuō)話人而利用男性的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)的第1說(shuō)話人識(shí)別模型，在識(shí)別對(duì)象語(yǔ)音數(shù)據(jù)的...
								
        
							
        
							
						
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								      公開了一種音頻處理方法、裝置及系統(tǒng)，應(yīng)用于音頻處理及車輛技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取歌者針對(duì)目標(biāo)歌曲演唱的歌者人聲音頻，以及獲取目標(biāo)歌曲的原唱人聲音頻和伴奏音頻；控制在第一音區(qū)播放第一音頻，以及在第二音區(qū)播放第二音頻，第一音頻包括原唱人聲音頻，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及音區(qū)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于AI識(shí)別的多音區(qū)車載語(yǔ)音喚醒與識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括首先對(duì)第一麥克風(fēng)獲取的第一待識(shí)別語(yǔ)音進(jìn)行音區(qū)分離處理，以獲得語(yǔ)音分離數(shù)據(jù)，并根據(jù)語(yǔ)音分離數(shù)據(jù)計(jì)算分離影響值，如果分離影響值大于預(yù)設(shè)的閾值，則進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種建模方法，具體涉及一種無(wú)人機(jī)光譜影像BRDF快速采集及自適應(yīng)泛化建模方法。該方法包括以下步驟：一、確定研究區(qū)域，獲取研究區(qū)域的多角度BRDF數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取光照變化數(shù)據(jù)；二、將獲取的多角度BRDF數(shù)據(jù)結(jié)合光照變化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于多通道語(yǔ)音增強(qiáng)的智能眼鏡語(yǔ)音識(shí)別方法及系統(tǒng)，涉及語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)包括，獲取麥克風(fēng)陣列中每個(gè)麥克風(fēng)對(duì)應(yīng)的混合信號(hào)，混合信號(hào)包括多個(gè)待識(shí)別對(duì)象的語(yǔ)音信號(hào)；根據(jù)每個(gè)待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的時(shí)延，確定每個(gè)待識(shí)別對(duì)象對(duì)應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于Conformer的水下滑翔機(jī)聲學(xué)數(shù)據(jù)處理方法及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于水下聲學(xué)信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：利用MCR?AAD模型對(duì)滑翔機(jī)采集的原始聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效信號(hào)檢測(cè)，輸出每幀為有效信號(hào)的概率，并采用雙閾值后處理方法判定...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開一種破損紙幣識(shí)別方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域，方法包括：獲取目標(biāo)圖像，并對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割，得到目標(biāo)破損紙幣圖像；將目標(biāo)破損紙幣圖像輸入圖像識(shí)別模型中，得到至少一個(gè)破損紙幣類別圖像；將至少一個(gè)破損紙幣類別圖像的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種工礦企業(yè)智能運(yùn)銷系統(tǒng)，涉及運(yùn)銷管理技術(shù)領(lǐng)域，其包括合同管理模塊、訂單管理模塊、調(diào)價(jià)管理模塊、貨物管理模塊、質(zhì)檢管理模塊、客商審核管理模塊、客商平臺(tái)模塊、系統(tǒng)設(shè)置模塊、系統(tǒng)展示操作頁(yè)面。該種工礦企業(yè)智能運(yùn)銷系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)貨物進(jìn)出...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實(shí)施例提供了一種語(yǔ)音處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：確定第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第一語(yǔ)音特征信息，第一語(yǔ)音特征信息為在采用流式語(yǔ)音識(shí)別模型對(duì)第一語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別時(shí)流式語(yǔ)音識(shí)別模型中編碼器的中間層輸出特征進(jìn)行確定；采用預(yù)訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了自動(dòng)化生產(chǎn)塑料餐具用去重計(jì)數(shù)控制系統(tǒng)，圖像采集單元向圖像預(yù)處理單元輸入原始圖像，后者通過(guò)優(yōu)化圖像質(zhì)量，確保特征提取單元準(zhǔn)確識(shí)別餐具關(guān)鍵信息；特征提取單元將處理后的特征分發(fā)至位置跟蹤單元和去重識(shí)別單元：位置跟蹤單元據(jù)此生成運(yùn)動(dòng)軌跡...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語(yǔ)音處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康及語(yǔ)音導(dǎo)航等業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，公開了一種基于聲紋特征篩選的語(yǔ)音處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：通過(guò)能量閾值檢測(cè)靜音區(qū)間、識(shí)別人聲片段并剔除非人聲成分，基于聲紋相似度和信號(hào)強(qiáng)度篩選近場(chǎng)主說(shuō)話人...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像分析的采掘設(shè)備避障領(lǐng)域，具體是基于機(jī)器視覺(jué)的煤礦采掘設(shè)備避障方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)獲取井下機(jī)電設(shè)備運(yùn)行時(shí)的當(dāng)前電磁噪聲的頻域特征參數(shù)，并同步采集視覺(jué)傳感器輸出的當(dāng)前原始圖像幀；動(dòng)態(tài)去噪處理后得到當(dāng)前去噪圖像幀后通過(guò)多尺度邊緣檢...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及聲學(xué)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于智能聲頻監(jiān)控的智慧水務(wù)語(yǔ)音播報(bào)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，通過(guò)水下聲學(xué)傳感器采集聲壓級(jí)數(shù)據(jù)和聲波頻率內(nèi)容，識(shí)別異常水流聲波特征，計(jì)算水務(wù)事件異常等級(jí)，篩選水流聲信號(hào)類別，并劃分特征頻段區(qū)間，生成水環(huán)境...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)岢龅恼Z(yǔ)音情感識(shí)別方法和裝置、電子設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，適用于金融科技領(lǐng)域及醫(yī)療健康領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)當(dāng)前對(duì)話語(yǔ)音的當(dāng)前客戶語(yǔ)音進(jìn)行語(yǔ)音特征提取，得到初始語(yǔ)音特征；對(duì)目標(biāo)文本進(jìn)行文本特征提取，得到目標(biāo)文本特征；對(duì)歷史...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開了一種聲紋監(jiān)測(cè)方法及相關(guān)裝置、設(shè)備、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，聲紋監(jiān)測(cè)方法包括：基于目標(biāo)設(shè)備上光纖傳感器采集的光信號(hào)進(jìn)行信號(hào)解調(diào)，得到聲紋信號(hào)；基于聲紋信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到頻域特征；基于各個(gè)頻域特征進(jìn)行時(shí)序建模，得到時(shí)域特征；其中，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音識(shí)別優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)和系統(tǒng)，該方法包括：提取第一語(yǔ)音指令的第一語(yǔ)音特征并確定信號(hào)噪聲比，并調(diào)整預(yù)設(shè)的語(yǔ)音活性檢測(cè)閾值；獲取第二語(yǔ)音指令，在第二語(yǔ)音指令的音頻能量值大于或等于調(diào)整后的語(yǔ)音活性檢測(cè)閾值的情況下，執(zhí)行確定步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像文物病害識(shí)別評(píng)估領(lǐng)域，具體為一種基于圖像分析的文物病害識(shí)別評(píng)估系統(tǒng)及方法，包括多光譜圖像采集模塊、圖像處理模塊、病害識(shí)別模塊、修復(fù)評(píng)估模塊、決策優(yōu)化模塊和病害數(shù)據(jù)庫(kù)；多光譜圖像采集模塊通過(guò)反光區(qū)域檢測(cè)算法優(yōu)化光源獲取多光譜圖像...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像采集技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及面向蔬菜病蟲害防控的蟲害圖像采集方法，本發(fā)明通過(guò)蔬菜葉片的脈絡(luò)特征對(duì)葉片圖像中的單一葉片進(jìn)行精準(zhǔn)提取，并獲得完整葉片和遮擋葉片；然后基于單一葉片中葉肉的顏色特征以及葉脈的連續(xù)性，確定單一葉片內(nèi)的蟲害啃食區(qū)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種U型混合Transformer網(wǎng)絡(luò)，將卷積層和自注意力機(jī)制的進(jìn)步融合在一起，用于醫(yī)學(xué)圖像分割。混合層設(shè)計(jì)允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中，而無(wú)需預(yù)先訓(xùn)練。新穎的自注意力機(jī)制使我們能夠在編碼器和解碼器的不同網(wǎng)絡(luò)級(jí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)YOLOX的變電站金具磨損檢測(cè)方法和相關(guān)裝置，屬于電力系統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域。該方法包括獲取變電站金具的RGB和熱紅外圖像，進(jìn)行配準(zhǔn)得到多模態(tài)圖像對(duì)。將這些圖像對(duì)輸入到基于改進(jìn)YOLOX網(wǎng)絡(luò)的磨損檢測(cè)模型中，通過(guò)特征增強(qiáng)和...
								
        
							
        
							
						
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