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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)明涉及語音合成技術(shù)領(lǐng)域,具體為基于聲紋特征遷移的數(shù)字人音色自適應(yīng)匹配方法及系統(tǒng)。該發(fā)明首先采用深度聲紋解耦網(wǎng)絡(luò),通過多任務(wù)對抗學(xué)習(xí)策略處理用戶語音樣本,提取與內(nèi)容及通用聲學(xué)特征解耦的純凈音色身份嵌入,并同時提取用于表征音色宏觀特性與微觀...
      • 本發(fā)明提供基于防偽編碼的商標(biāo)鑒定方法及系統(tǒng),涉及防偽鑒定技術(shù)領(lǐng)域,包括獲取待鑒定商標(biāo)圖像并進行預(yù)處理,采用基于混沌加密的防偽編碼生成算法生成對應(yīng)的防偽編碼,將生成的防偽編碼嵌入標(biāo)準(zhǔn)商標(biāo)圖像中,得到攜帶防偽編碼的商標(biāo)圖像,并對其進行編碼定位,...
      • 本發(fā)明公開了一種港口船運交通量分析和預(yù)測方法,包括以下步驟:S1、構(gòu)建港口區(qū)劃地圖;S2、獲取船舶綜合信息數(shù)據(jù),根據(jù)預(yù)設(shè)定船舶分類規(guī)則對每個港口的進出港船舶進行分類統(tǒng)計,生成各個港口的各類型進出港船舶信息列表,并基于所述港口區(qū)劃地圖標(biāo)示出船...
      • 本發(fā)明提供了一種融合氣象和圖像序列的作物發(fā)育期識別方法及識別裝置,通過獲取待識別作物的作物圖像序列數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)氣象要素序列數(shù)據(jù);調(diào)用預(yù)先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò),將作物圖像序列數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)氣象要素序列數(shù)據(jù)加載到預(yù)先調(diào)試好的作物發(fā)育期識別網(wǎng)絡(luò),...
      • 一種根據(jù)輸入生成語音和視頻信息的方法、設(shè)備、裝置和介質(zhì),包括接收包括文本構(gòu)成要素序列的文本輸入。使用持續(xù)時間模型確定文本構(gòu)成要素的各個時間性持續(xù)時間。基于持續(xù)時間模型生成頻譜圖幀。基于頻譜圖幀生成音頻波形。基于音頻波形生成視頻信息。音頻波形...
      • 本申請涉及音頻生成技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于GAN的個性化音色特征增強與歌聲生成方法,包括以下步驟:獲取目標(biāo)歌手的音頻數(shù)據(jù),將梅爾頻譜圖輸入至內(nèi)容編碼器與風(fēng)格編碼器,對風(fēng)格特征向量施加信息瓶頸約束,將內(nèi)容特征向量與風(fēng)格特征向量拼接后輸入至生成器網(wǎng)...
      • 本發(fā)明提供一種可容易地調(diào)整踩槌與打擊樂器的相向位置的打擊樂器及安裝構(gòu)件的安裝方法。在安裝踩槌(100)的安裝部(22a)的左右方向兩側(cè)設(shè)置緊固部(22b),此緊固部(22b)通過螺栓(24)而緊固在固定構(gòu)件(21)(彎曲部(21c))。由此...
      • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種用于數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng),方法包括:從各個數(shù)據(jù)源采集用戶屬性與訂單屬性的信息,并將所述用戶屬性與訂單屬性的信息與預(yù)測信息同步;進行邏輯調(diào)度監(jiān)控,在檢測到同步情況后對收集到的數(shù)據(jù)進行展示;展示時進...
      • 本發(fā)明公開了一種熱敏標(biāo)簽紙切割質(zhì)量識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域,包括對切割完成的熱敏標(biāo)簽紙進行圖像采集,得到熱敏標(biāo)簽紙圖像;對熱敏標(biāo)簽紙圖像進行加強處理,得到熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù);基于熱敏標(biāo)簽紙的切割數(shù)據(jù)提取切割質(zhì)量特征...
      • 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,提供一種圖像美學(xué)質(zhì)量評價方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:對初始圖像進行目標(biāo)檢測,獲取目標(biāo)圖像;將目標(biāo)圖像輸入評價模型,獲得評價模型的多個輸出節(jié)點輸出的對應(yīng)多個美學(xué)質(zhì)量標(biāo)簽的預(yù)測值分布;其中,評價模型...
      • 本發(fā)明提供了一種語音關(guān)鍵詞識別方法、裝置、介質(zhì)及設(shè)備,該方法包括:獲取當(dāng)前幀信號的頻域幅度譜;進行噪聲估計,以得到當(dāng)前幀信號的噪聲功率譜;根據(jù)當(dāng)前幀信號的噪聲功率譜以及上一幀信號的噪聲功率譜,估算當(dāng)前幀信號的初始后驗信噪比;根據(jù)當(dāng)前幀信號的...
      • 本發(fā)明提供一種菠蘿識別定位方法和系統(tǒng),獲取待采摘菠蘿區(qū)域的初始RGB圖和初始深度圖,將初始RGB圖和初始深度圖進行圖像預(yù)處理,生成目標(biāo)RGB圖和目標(biāo)深度圖;采用目標(biāo)深度學(xué)習(xí)模型對目標(biāo)RGB圖進行實例分割,生成目標(biāo)菠蘿掩膜和菠蘿標(biāo)簽數(shù)據(jù);基于...
      • 本發(fā)明適用于聲音識別技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種鳥類類別識別精度提升方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì),獲取鳥類聲音或圖像數(shù)據(jù);根據(jù)鳥類識別模型,得到識別結(jié)果;基于白名單、黑名單以及灰名單篩選所述識別結(jié)果,得到處理措施;其中,所述處理措施包括:若所述識別結(jié)...
      • 本發(fā)明涉及地質(zhì)異常區(qū)域識別技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于高光譜遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)異常區(qū)域識別方法。包括以下步驟,將采集的原始圖像數(shù)據(jù)進行特征壓縮,同時利用密度聚類算法所有譜特征向量進行譜類劃分,并將劃分的譜類進行細化,計算每個細化后的譜類簇對應(yīng)的可...
      • 本發(fā)明公開了一種流式語音合成方法及裝置。該方法包括:響應(yīng)于流式語音合成事件被觸發(fā),獲取當(dāng)前流式塊;獲取當(dāng)前流式塊的提示信息和/或展望信息;其中,提示信息用于表征當(dāng)前流式塊與當(dāng)前流式塊之前的流式塊之間的銜接關(guān)系,展望信息用于表征當(dāng)前流式塊與當(dāng)...
      • 本發(fā)明公開了一種基于環(huán)境智能化控制的危化品智能安全存儲系統(tǒng),屬于安全存儲監(jiān)管技術(shù)領(lǐng)域;用于解決現(xiàn)有方案中危化品被處理時不同方面監(jiān)管分析效果不佳以及自適應(yīng)的安全優(yōu)化管控效果不佳的技術(shù)問題;通過對操作員的移動階段和操作階段實施監(jiān)控以及數(shù)據(jù)處理并...
      • 本申請涉及一種電廠機組的檢修方法、系統(tǒng)和計算機設(shè)備。其中,服務(wù)器與多個終端設(shè)備通信連接,每個終端設(shè)備通過集中器與若干個采集器通信連接,服務(wù)器根據(jù)設(shè)備管理信息生成檢修任務(wù);向?qū)?yīng)的終端設(shè)備發(fā)送檢修任務(wù);終端設(shè)備通過集中器獲取采集器采集的機組數(shù)...
      • 本發(fā)明實施例提供的聲像重現(xiàn)方法、裝置、集成芯片及存儲介質(zhì),包括,接收音頻信號,按照預(yù)設(shè)分幀長度對音頻信號進行分幀處理得到多個音頻幀信號,對于每個音頻幀信號,對音頻幀信號進行頻譜處理得到頻譜信息后確定聲像感知寬度范圍,并在聲像感知寬度范圍內(nèi)隨...
      • 本發(fā)明公開了一種圖像分類的對抗攻擊方法、裝置、終端設(shè)備及介質(zhì),該方法包括:確定原始圖像對應(yīng)的初始像素位置矩陣,并獲取所述初始像素位置矩陣對應(yīng)的目標(biāo)像素位置矩陣;獲取所述目標(biāo)像素位置矩陣在預(yù)設(shè)修改范圍內(nèi)的像素點,并對所述像素點的顏色參數(shù)值進行...
      • 本發(fā)明公開一種圖像翻譯方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備,包括以下步驟:數(shù)據(jù)預(yù)處理;特征信息編碼;特征信息解碼;特征信息重建;損失函數(shù)校正;評估網(wǎng)絡(luò)性能。本發(fā)明構(gòu)建了感知相關(guān)學(xué)習(xí),在特征空間中建模其感知相似性,提升在感知層面的建模能力和特征表達效率;設(shè)計...
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