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                  		樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
                  	
                  
      
                
      
                
      
                    
        
					
						
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								      說話人識別裝置：獲取識別對象語音數(shù)據(jù)；獲取登記語音數(shù)據(jù)；在識別對象語音數(shù)據(jù)的說話人以及登記語音數(shù)據(jù)的說話人的任意其中之一的性別為男性的情況下，選擇為了識別男性說話人而利用男性的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)的第1說話人識別模型，在識別對象語音數(shù)據(jù)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及音區(qū)語音識別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明公開了基于AI識別的多音區(qū)車載語音喚醒與識別方法及系統(tǒng)，包括首先對第一麥克風(fēng)獲取的第一待識別語音進(jìn)行音區(qū)分離處理，以獲得語音分離數(shù)據(jù)，并根據(jù)語音分離數(shù)據(jù)計算分離影響值，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)明公開了一種基于多通道語音增強(qiáng)的智能眼鏡語音識別方法及系統(tǒng)，涉及語音識別技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點包括，獲取麥克風(fēng)陣列中每個麥克風(fēng)對應(yīng)的混合信號，混合信號包括多個待識別對象的語音信號；根據(jù)每個待識別對象對應(yīng)的時延，確定每個待識別對象對應(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)處理方法及存儲介質(zhì)，屬于水下聲學(xué)信號處理技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：利用MCR?AAD模型對滑翔機(jī)采集的原始聲學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效信號檢測，輸出每幀為有效信號的概率，并采用雙閾值后處理方法判定...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開一種破損紙幣識別方法、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，并對目標(biāo)圖像進(jìn)行語義分割，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別模型中，得到至少一個破損紙幣類別圖像；將至少一個破損紙幣類別圖像的...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了自動化生產(chǎn)塑料餐具用去重計數(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，后者通過優(yōu)化圖像質(zhì)量，確保特征提取單元準(zhǔn)確識別餐具關(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別單元：位置跟蹤單元據(jù)此生成運(yùn)動軌跡...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康及語音導(dǎo)航等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種基于聲紋特征篩選的語音處理方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：通過能量閾值檢測靜音區(qū)間、識別人聲片段并剔除非人聲成分，基于聲紋相似度和信號強(qiáng)度篩選近場主說話人...
								
        
							
        
							
						
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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)器視覺的煤礦采掘設(shè)備避障方法及系統(tǒng)，該方法通過獲取井下機(jī)電設(shè)備運(yùn)行時的當(dāng)前電磁噪聲的頻域特征參數(shù)，并同步采集視覺傳感器輸出的當(dāng)前原始圖像幀；動態(tài)去噪處理后得到當(dāng)前去噪圖像幀后通過多尺度邊緣檢...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開實施例提供了一種語音處理方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)。該方法包括：確定第一語音數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一語音特征信息，第一語音特征信息為在采用流式語音識別模型對第一語音數(shù)據(jù)進(jìn)行識別時流式語音識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、客商平臺模塊、系統(tǒng)設(shè)置模塊、系統(tǒng)展示操作頁面。該種工礦企業(yè)智能運(yùn)銷系統(tǒng)，可實現(xiàn)貨物進(jìn)出...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種建模方法，具體涉及一種無人機(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)明涉及聲學(xué)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于智能聲頻監(jiān)控的智慧水務(wù)語音播報方法及系統(tǒng)，包括以下步驟，通過水下聲學(xué)傳感器采集聲壓級數(shù)據(jù)和聲波頻率內(nèi)容，識別異常水流聲波特征，計算水務(wù)事件異常等級，篩選水流聲信號類別，并劃分特征頻段區(qū)間，生成水環(huán)境...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)岢龅恼Z音情感識別方法和裝置、電子設(shè)備、存儲介質(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：對當(dāng)前對話語音的當(dāng)前客戶語音進(jìn)行語音特征提取，得到初始語音特征；對目標(biāo)文本進(jìn)行文本特征提取，得到目標(biāo)文本特征；對歷史...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N語音識別優(yōu)化方法、裝置、介質(zhì)和系統(tǒng)，該方法包括：提取第一語音指令的第一語音特征并確定信號噪聲比，并調(diào)整預(yù)設(shè)的語音活性檢測閾值；獲取第二語音指令，在第二語音指令的音頻能量值大于或等于調(diào)整后的語音活性檢測閾值的情況下，執(zhí)行確定步...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像文物病害識別評估領(lǐng)域，具體為一種基于圖像分析的文物病害識別評估系統(tǒng)及方法，包括多光譜圖像采集模塊、圖像處理模塊、病害識別模塊、修復(fù)評估模塊、決策優(yōu)化模塊和病害數(shù)據(jù)庫；多光譜圖像采集模塊通過反光區(qū)域檢測算法優(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)明通過蔬菜葉片的脈絡(luò)特征對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)計允許將Transformer初始化到卷積網(wǎng)絡(luò)中，而無需預(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...
								
        
							
        
							
						
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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。將這些圖像對輸入到基于改進(jìn)YOLOX網(wǎng)絡(luò)的磨損檢測模型中，通過特征增強(qiáng)和...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明屬于計算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于多源遙感影像融合的生物多樣性反演方法，包括：遙感影像數(shù)據(jù)采集、圖像預(yù)處理、圖像融合處理、多光譜分辨率影像數(shù)據(jù)生成、光譜特征提取、最終頻率特征提取、特征整合以及目標(biāo)生態(tài)變量預(yù)測；本發(fā)明通過波基自...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域，可應(yīng)用于金融科技、醫(yī)療健康等業(yè)務(wù)場景中，公開了一種語音意圖識別方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，包括：獲取待處理的語音信號，對語音信號進(jìn)行語音活動檢測處理，劃分為多個語音片段，分析多個語音片段的語義內(nèi)容，確定每個語音片段的...
								
        
							
        
							
						
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