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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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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于小波變換卷積的聲紋識(shí)別方法、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)，所述方法包括獲取當(dāng)前說(shuō)話人的待識(shí)別語(yǔ)音；基于待識(shí)別語(yǔ)音的聲紋特性提取梅爾倒譜系數(shù)特征；將梅爾倒譜系數(shù)特征輸入至已訓(xùn)練的聲紋識(shí)別模型中以對(duì)梅爾倒譜系數(shù)特征進(jìn)行特征提取，獲取聲紋...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于遙感圖像的玉米幼苗識(shí)別方法、系統(tǒng)及相關(guān)設(shè)備，方法包括：獲取遙感圖像；使用包含預(yù)設(shè)場(chǎng)景的遙感圖像對(duì)未包含預(yù)設(shè)場(chǎng)景的遙感圖像進(jìn)行場(chǎng)景填充，確定初始樣本數(shù)據(jù)集；對(duì)初始樣本數(shù)據(jù)集中每個(gè)遙感圖像的預(yù)設(shè)場(chǎng)景進(jìn)行標(biāo)注...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字孿生的河道采砂管控方法，屬于采砂技術(shù)領(lǐng)域，其包括以下步驟：分別建立河道砂廠、采砂設(shè)備和運(yùn)砂車輛的數(shù)字孿生模型；將河道砂廠模型中的采砂區(qū)域劃分為若干個(gè)采砂單元區(qū)；獲取各采砂單元區(qū)初始存砂量，并將各采砂設(shè)備模型和各運(yùn)砂車輛...
								
        
							
        
							
						
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								      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(cè)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(biāo)區(qū)域獲取模塊、損傷系數(shù)獲取模塊，首先采集若干個(gè)入柜圖像以及出柜圖像，對(duì)每個(gè)出柜圖像進(jìn)行聚類，獲取每個(gè)出柜...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識(shí)別方法，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shí)別方法包括：對(duì)待檢測(cè)金相圖像進(jìn)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本公開(kāi)實(shí)施例提供了一種音頻處理方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備。其中方法包括獲取待處理音頻，對(duì)所述待處理音頻進(jìn)行分段處理，得到多個(gè)音頻段；將所述多個(gè)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及一種特氣設(shè)備零件的檢測(cè)方法及裝置，檢測(cè)方法包括獲取目標(biāo)圖像；輸入目標(biāo)圖像至預(yù)設(shè)零件檢測(cè)模型進(jìn)行檢測(cè)，以獲得檢測(cè)結(jié)果；判斷檢測(cè)結(jié)果是否符合預(yù)設(shè)規(guī)則；在檢測(cè)結(jié)果符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下，生成合格信息；在檢測(cè)結(jié)果不符合預(yù)設(shè)規(guī)則的情況下，生成...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及教學(xué)實(shí)驗(yàn)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于YOLOv11的實(shí)驗(yàn)桌面物品自動(dòng)化管理改進(jìn)方法，包括：將多層感知機(jī)與通道注意力機(jī)制相結(jié)合，添加在YOLOv11的backbone中的每個(gè)C3K2模塊后，以提升模型對(duì)長(zhǎng)距離依賴和局部上下文的建模能...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于唇語(yǔ)增強(qiáng)的語(yǔ)音交互方法包括：基于唇部區(qū)域的圖像序列提取唇語(yǔ)特征，對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取得到音頻特征；將唇語(yǔ)特征和音頻特征進(jìn)行跨模態(tài)融合編碼，生成包含視聽(tīng)信息的混合特征；將混合...
								
        
							
        
							
						
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								      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(guò)程中鋼琴弦軸標(biāo)準(zhǔn)頻率下的弦軸扭矩?cái)?shù)據(jù)；環(huán)境參數(shù)感知模塊，用于采集歷史調(diào)音過(guò)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(tái)，...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種圖像變化檢測(cè)方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)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(duì)；對(duì)待處理圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率特征提取處理，得到不同分辨率的多個(gè)圖像特征對(duì)；將多個(gè)圖像特征對(duì)輸入預(yù)設(shè)變化檢測(cè)模型進(jìn)行圖像變化檢測(cè)處理...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于數(shù)據(jù)分析的活魚(yú)過(guò)駁狀態(tài)評(píng)估方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：對(duì)目標(biāo)活魚(yú)進(jìn)行種類分類，并對(duì)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁可行性分析和活魚(yú)轉(zhuǎn)運(yùn)準(zhǔn)備，得到目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱；對(duì)目標(biāo)轉(zhuǎn)運(yùn)箱進(jìn)行過(guò)駁測(cè)試，基于測(cè)試結(jié)果對(duì)過(guò)駁設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化，得到...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明提出了一種基于圖像識(shí)別的砌體結(jié)構(gòu)抗震性能快速評(píng)估方法，包括以下步驟：對(duì)圖像中的房屋輪廓、洞口和標(biāo)識(shí)物進(jìn)行識(shí)別，利用OpenCV通過(guò)標(biāo)識(shí)物對(duì)圖像進(jìn)行視角矯正并測(cè)算目標(biāo)的實(shí)際尺寸，使用MobileViTV3模型按房屋層數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類，實(shí)...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N語(yǔ)音生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)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(biāo)小語(yǔ)種的方言文本；通過(guò)有限狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型將輸入文本轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)文本；通過(guò)目標(biāo)語(yǔ)音模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)文本進(jìn)行分析，得到標(biāo)準(zhǔn)文本的音頻特征，并...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)方法，首先獲取偽裝物體檢測(cè)數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；構(gòu)建基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型；再通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建好的基于特征提煉的偽裝物體檢測(cè)模型訓(xùn)練，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果使用結(jié)構(gòu)損失函數(shù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。最后對(duì)模型訓(xùn)練...
								
        
							
        
							
						
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								      提供了一種用于識(shí)別用戶的語(yǔ)音的系統(tǒng)和方法。一種由服務(wù)器執(zhí)行的針對(duì)輸入到設(shè)備的語(yǔ)音信號(hào)提供文本串的方法包括：從設(shè)備接收從包括在設(shè)備中的端到端自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型的編碼器得到的編碼器輸出值；識(shí)別與接收到的編碼器輸出值相對(duì)應(yīng)的域；從包括在服...
								
        
							
        
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于音色特征的語(yǔ)音生成方法及語(yǔ)音生成裝置，所述語(yǔ)音生成方法包括：獲取目標(biāo)解析模型，將描述文本輸入所述目標(biāo)解析模型中，得到所述描述文本對(duì)應(yīng)的目標(biāo)聲音特征向量；其中，所述描述文本包括目標(biāo)音色文本描述；將所述目標(biāo)聲音特征向量輸入目...
								
        
							
        
							
						
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								      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(chóng)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(gè)子區(qū)域，采集各個(gè)子區(qū)域內(nèi)所種植的天麻的圖像并進(jìn)行預(yù)處理，生成天麻種植實(shí)時(shí)生長(zhǎng)圖像特征數(shù)據(jù)，與收集的天麻種植病蟲(chóng)害異...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種流體配比物流運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)及方法，包括儲(chǔ)液終端，用于發(fā)出流體信息請(qǐng)求；云平臺(tái)，用于接收儲(chǔ)液終端發(fā)出的流體信息請(qǐng)求和儲(chǔ)液終端的位置信息，根據(jù)流體信息請(qǐng)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...
								
        
							
        
							
						
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								      本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)影像病灶識(shí)別方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于輸入的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，設(shè)定不同尺寸鄰域窗口，計(jì)算各鄰域窗口的香農(nóng)熵值，同時(shí)計(jì)算局部能量值，形成局部能量圖，對(duì)香農(nóng)熵值與局部能量圖進(jìn)行融合，得到融合信...
								
        
							
        
							
						
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