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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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								      本發(fā)明公開了一種基于語速感知的空管語音識別模型的語音識別方法，包括：步驟1：統(tǒng)計空管語音的正常語速區(qū)間；步驟2：構(gòu)建包含所述語速估計層的空管語音識別模型；步驟3：定義聯(lián)合損失函數(shù)，訓(xùn)練空管語音識別模型，并在訓(xùn)練過程中動態(tài)調(diào)整所述聯(lián)合損失函數(shù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于多注意力機(jī)制的單通道語音增強(qiáng)方法，屬于音頻信號處理技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在復(fù)數(shù)U?Net網(wǎng)絡(luò)中引入復(fù)數(shù)Conformer對語音幅度和相位的相關(guān)性進(jìn)行建模，利用三維度注意力機(jī)制構(gòu)造更加豐富的特征來增強(qiáng)卷積層的表示能力，通過門控注意...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開提供了一種智能設(shè)備交互方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，涉及智能識別技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及語音識別、圖像識別技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：檢測目標(biāo)設(shè)備所處環(huán)境的環(huán)境音量值；若檢測到上述環(huán)境音量值達(dá)到預(yù)設(shè)閾值，則在識別喚醒關(guān)鍵詞的過程中執(zhí)行輔助識...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及電子簽章技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種智動簽章方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取預(yù)先配置的簽章流程，簽章流程中包括智動簽章節(jié)點(diǎn)；當(dāng)簽章流程進(jìn)行到智動簽章節(jié)點(diǎn)時，獲取用戶的歷史簽章行為信息，歷史簽章行為信息包括多個簽章位置...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N煤礦輔助運(yùn)輸?shù)娜謨?yōu)化方法和計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取審批流程信息和運(yùn)輸需求，審批流程信息是與運(yùn)輸過程的工單的審批順序有關(guān)的信息；根據(jù)審批流程信息，對運(yùn)輸過程的審批順序進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的審批順序；按照優(yōu)化后的審...
								
        
							
        
							
						
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								      一個或多個計算機(jī)處理器檢測與所識別的位置相關(guān)聯(lián)的未注冊設(shè)備，其中，未注冊設(shè)備與無線行為相關(guān)聯(lián)。一個或多個計算機(jī)處理器識別在所識別的位置和所檢測到的未注冊設(shè)備附近的一個或多個已注冊設(shè)備。一個或多個計算機(jī)處理器利用經(jīng)訓(xùn)練的設(shè)備識別模型、所識別的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供了一種基于點(diǎn)云的地下管線提取方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于點(diǎn)云空間幾何提取技術(shù)領(lǐng)域。該方案通過獲取地下的管線點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對管線點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，得到分割結(jié)果；當(dāng)分割結(jié)果為單管場景，則基于所有管線點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析以及圓柱...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種目標(biāo)檢測方法及電子設(shè)備、存儲介質(zhì)，該方法包括：對目標(biāo)圖像進(jìn)行變換，得到若干待提取圖像；分別對若干待提取圖像進(jìn)行特征提取，得到若干變換特征圖，以及，獲取目標(biāo)圖像的圖像提示信息，其中，圖像提示信息用于表征目標(biāo)圖像中的圖像內(nèi)容；將...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種工程切換的處理方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，涉及服務(wù)器技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取機(jī)器對應(yīng)的第一物料清單包括機(jī)器的第一生產(chǎn)關(guān)系；接收并解析工程切換請求獲取工程切換請求對應(yīng)的切換策略，切換策略包括待切換對象、切換類型和切換條件；基于...
								
        
							
        
							
						
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								      本實(shí)用新型公開了一種岳山、承露及應(yīng)用岳山和承露的配合結(jié)構(gòu)的古琴，屬于古琴技術(shù)領(lǐng)域，一種岳山，岳山的側(cè)壁上開設(shè)有凹槽，凹槽用于與承露凹凸配合連接。一種承露，承露的一端的形狀與岳山的凹槽的形狀一致。一種古琴，古琴包括：面板；底板，底板與面板的底...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲紋識別法及相關(guān)裝置，方法包括：基于多個半正交卷積塊構(gòu)建半正交分解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，每個半正交卷積塊包括多個半正交一維卷積層，半正交一維卷積層之間通過串聯(lián)方式、內(nèi)跳連接結(jié)構(gòu)和外跳連接結(jié)構(gòu)連接；根據(jù)訓(xùn)練聲紋信息對應(yīng)的...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請實(shí)施例提供一種圖像處理方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法以及相關(guān)設(shè)備，該方法可用于人工智能領(lǐng)域的圖像處理領(lǐng)域中，方法包括：將圖像輸入第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中以獲取第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征提取網(wǎng)絡(luò)生成的第一特征信息，對第一特征信息進(jìn)行位置編碼得到第二特征信息；...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明的一種打撈ROV臍帶纜末端狀態(tài)識別與預(yù)警方法包括：采集各個狀態(tài)下的臍帶纜末端的圖像；用分割定位模型對上述臍帶纜末端視頻圖像進(jìn)行粗分割；用臍帶纜末端狀態(tài)識別模型對的圖像進(jìn)行細(xì)分類；對實(shí)時讀取的打撈ROV臍帶纜末端圖像進(jìn)行分類識別并進(jìn)行預(yù)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于跳躍記憶網(wǎng)絡(luò)的語音分離模型訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。該方法包括：將由訓(xùn)練語音確定的多段音頻特征輸入至跳躍記憶網(wǎng)絡(luò)中用于段處理的長短時記憶元，得到多段音頻特征的歷史記憶狀態(tài)；將多段音頻特征的歷史記憶狀態(tài)輸入至跳躍記憶網(wǎng)絡(luò)中用于記...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請?zhí)峁┝艘环N修復(fù)音質(zhì)的方法、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及音頻技術(shù)領(lǐng)域。該方法中，首先提取第一音頻數(shù)據(jù)的聲學(xué)特征，該第一音頻數(shù)據(jù)可以是對原始音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理得到的音頻數(shù)據(jù)；通過擴(kuò)散模型對所述第一音頻數(shù)據(jù)的聲學(xué)特征進(jìn)行局部特征提取及音...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種廣義小樣本圖像分割方法、系統(tǒng)、介質(zhì)及設(shè)備，包括：基類學(xué)習(xí)階段和新類學(xué)習(xí)階段；基類學(xué)習(xí)階段包括：基于金字塔視覺變形器主干網(wǎng)絡(luò)提取遙感圖像的多尺度圖像特征；對遙感圖像進(jìn)行超像素分割，生成形狀特征圖；將多尺度圖像特征與形狀特征圖進(jìn)...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了音頻處理方法、裝置、電子設(shè)備、存儲介質(zhì)。該音頻處理方法，包括：確定音頻數(shù)據(jù)的各音頻幀的預(yù)估語料的概率以及所述預(yù)估語料的語料序列；確定目標(biāo)語料在所述語料序列中的位置信息；將各個預(yù)估語料中概率與所述目標(biāo)語料相匹配的預(yù)估語料的音頻幀，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請公開了一種目標(biāo)人臉的語音分離方法、設(shè)備及裝置，涉及語音提取技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取目標(biāo)說話人的待分離語音視頻，并提取待分離語音視頻中的混合音頻信息及目標(biāo)說話人的人臉信息與嘴唇信息；通過預(yù)訓(xùn)練的多模態(tài)編碼器中的視覺線索融合模塊，對人臉信...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及人工智能決策技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于數(shù)字孿生技術(shù)的航材供應(yīng)鏈應(yīng)急動態(tài)調(diào)度方法，包括：構(gòu)建覆蓋民航航材供應(yīng)鏈各物理節(jié)點(diǎn)的數(shù)字孿生模型并映射運(yùn)行數(shù)據(jù)；匯集數(shù)字孿生模型的運(yùn)行數(shù)據(jù)及外部環(huán)境數(shù)據(jù)作為輸入特征，通過一突發(fā)事件識別模型確定突發(fā)事件...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種動物目標(biāo)信息識別方法、系統(tǒng)、裝置及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)動物種群的遙感影像并進(jìn)行預(yù)處理，將預(yù)處理得到的影像輸入至影像識別模型，得到影像識別結(jié)果；影像識別模型包括基礎(chǔ)識別模型和增強(qiáng)提取模塊；基礎(chǔ)識別模型包括特征提取、特...
								
        
							
        
							
						
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