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      樂器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
      • 本發(fā)明涉及一種基于頻率感知特征融合的圖像語義分割方法及系統(tǒng),屬于計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明在語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征融合過程中,自適應(yīng)地去除上采樣高層特征中的有害高頻,并增強低層特征中的有益高頻,從而提高特征融合效果,減輕特征不對齊問題,...
      • 本說明書實施例提供了語音數(shù)據(jù)的處理方法及裝置、模型處理方法及裝置、情感語音合成方法及裝置。其中,通過獲取目標發(fā)聲對象的多條第一情感語音數(shù)據(jù),并對至少一條第一情感語音數(shù)據(jù)的目標聲音要素進行調(diào)整,得到第二情感語音數(shù)據(jù),以便將該多條第一情感語音數(shù)...
      • 本發(fā)明提供了一種基于弦軸扭矩—頻率映射關(guān)系的數(shù)字化高通量調(diào)音系統(tǒng)及方法,包括:多模態(tài)扭矩傳感模塊,用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸標準頻率下的弦軸扭矩數(shù)據(jù);環(huán)境參數(shù)感知模塊,用于采集歷史調(diào)音過程中鋼琴弦軸的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù);分布式數(shù)據(jù)管理云平臺,...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,更具體地,本發(fā)明涉及一種用于工具柜的工具狀態(tài)檢測系統(tǒng)。所述系統(tǒng)包括:圖像采集模塊、最終特征區(qū)域獲取模塊、目標區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊,首先采集若干個入柜圖像以及出柜圖像,對每個出柜圖像進行聚類,獲取每個出柜...
      • 本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法,涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法包括:對待檢測金相圖像進行圖像預(yù)處理,得到金相二值圖像;提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域,得到珠光體區(qū)域...
      • 本公開實施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻,對所述待處理音頻進行分段處理,得到多個音頻段;將所述多個音頻段輸入至預(yù)先訓(xùn)練的音頻分類模型中,得到所述待處理音頻的全局分類信息和/或所述音頻段的局部分...
      • 本申請公開了一種圖像變化檢測方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì),涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取待處理圖像對;對待處理圖像對進行多分辨率特征提取處理,得到不同分辨率的多個圖像特征對;將多個圖像特征對輸入預(yù)設(shè)變化檢測模型進行圖像變化檢測處理...
      • 本發(fā)明涉及過駁狀態(tài)評估領(lǐng)域,公開了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚過駁狀態(tài)評估方法及系統(tǒng),包括以下步驟:對目標活魚進行種類分類,并對轉(zhuǎn)運箱進行過駁可行性分析和活魚轉(zhuǎn)運準備,得到目標轉(zhuǎn)運箱;對目標轉(zhuǎn)運箱進行過駁測試,基于測試結(jié)果對過駁設(shè)備進行優(yōu)化,得到...
      • 本發(fā)明涉及教學(xué)實驗管理技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于YOLOv11的實驗桌面物品自動化管理改進方法,包括:將多層感知機與通道注意力機制相結(jié)合,添加在YOLOv11的backbone中的每個C3K2模塊后,以提升模型對長距離依賴和局部上下文的建模能...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N語音生成方法、裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:獲取輸入文本,其中,輸入文本表示目標小語種的方言文本;通過有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標準文本;通過目標語音模型對標準文本進行分析,得到標準文本的音頻特征,并...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語音生成方法及語音生成裝置,所述語音生成方法包括:獲取目標解析模型,將描述文本輸入所述目標解析模型中,得到所述描述文本對應(yīng)的目標聲音特征向量;其中,所述描述文本包括目標音色文本描述;將所述目標聲音特征向量輸入目...
      • 本發(fā)明涉及天麻種植監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大數(shù)據(jù)的天麻智能化種植與病蟲害監(jiān)控管理系統(tǒng)及方法,將天麻種植區(qū)域均勻劃分成若干個子區(qū)域,采集各個子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進行預(yù)處理,生成天麻種植實時生長圖像特征數(shù)據(jù),與收集的天麻種植病蟲害異...
      • 本發(fā)明公開了一種流體配比物流運營系統(tǒng)及方法,包括儲液終端,用于發(fā)出流體信息請求;云平臺,用于接收儲液終端發(fā)出的流體信息請求和儲液終端的位置信息,根據(jù)流體信息請求和位置信息匹配車載終端,并向車載終端發(fā)送指令;車載終端,用于接收指令,并根據(jù)車輛...
      • 本發(fā)明公開了基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的鋼管工序等待時間智能調(diào)控系統(tǒng)及方法,涉及鋼管智能制造數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域,本發(fā)明通過采集裝置形成工業(yè)數(shù)據(jù)組合;基于工業(yè)數(shù)據(jù)組合進行預(yù)處理后,構(gòu)建鋼管運輸執(zhí)行知識庫,基于鋼管運輸執(zhí)行知識庫形成若干組底層數(shù)據(jù);基于若干組...
      • 本發(fā)明涉及紋飾基因庫構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種元青花紋飾基因庫構(gòu)建與AI衍生設(shè)計系統(tǒng)及方法,所述方法包括對表面圖進行紋飾特征提取,根據(jù)紋飾特征提取結(jié)果對表面圖進行分區(qū),基于AI對每個區(qū)域進行識別,輸出識別結(jié)果;統(tǒng)計每個樣品的表面圖的分區(qū)結(jié)...
      • 本申請?zhí)峁┝艘环N草原毒雜草分布狀況監(jiān)測方法、裝置及終端設(shè)備,適用于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取第一光譜圖像信息以及第二光譜圖像信息;根據(jù)預(yù)設(shè)的毒雜草樣本信息庫與所述第一光譜圖像信息,確定第一光譜圖像毒雜草初始位置信息;根據(jù)所述第一光譜...
      • 本申請公開了一種隱患檢測方法、裝置、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),該方法可以獲取包含電力設(shè)備的目標環(huán)境圖像,以及,多維檢索樹K?D樹,所述K?D樹中的各個節(jié)點與各個預(yù)置的隱患類別一一對應(yīng),每個所述節(jié)點中包含有對應(yīng)隱患類別的多個典型圖像的典型特征向量;...
      • 本發(fā)明公開了基于唇語增強的語音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì),基于唇語增強的語音交互方法包括:基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語特征,對語音信號進行特征提取得到音頻特征;將唇語特征和音頻特征進行跨模態(tài)融合編碼,生成包含視聽信息的混合特征;將混合...
      • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的城市道路動態(tài)噪聲溯源評價方法及系統(tǒng),通過非均勻聲壓傳感器陣列與振動傳感器協(xié)同采集噪聲及路面振動信號,結(jié)合環(huán)境參數(shù)動態(tài)補償聲波衰減;利用小波包分解提取聲紋特征,構(gòu)建數(shù)字孿生體關(guān)聯(lián)交通流量、建筑聲學(xué)反射等動態(tài)參數(shù);改進...
      • 本發(fā)明公開了考慮分段工藝屬性的多堆場綜合調(diào)度方法及系統(tǒng),所述方法包括按照預(yù)定的工藝階段將分段任務(wù)劃分為若干任務(wù)組;確定各任務(wù)組中分段任務(wù)的執(zhí)行順序;根據(jù)分段任務(wù)的初始堆場信息和各分段任務(wù)的目標堆場;規(guī)劃分段任務(wù)在堆場之間的最優(yōu)移動路線;計算...
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