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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)明涉及一種化學(xué)回收的方法,其中所述方法包括以下步驟:i.供應(yīng)聚合物的組合物;ii.使所述聚合物的組合物經(jīng)受熱處理以獲得熱解油;iii.任選地,使在步驟ii.中獲得的產(chǎn)物經(jīng)受加氫處理過程;iv.使在步驟ii.中獲得的產(chǎn)物或在應(yīng)用時在步驟i...
  • 本發(fā)明創(chuàng)造公開了一種自動彈奏演奏拇指琴,屬于拇指琴/卡林巴琴技術(shù)領(lǐng)域,其包括殼體,所述殼體的內(nèi)部設(shè)置有電控系統(tǒng),殼體的外部設(shè)置有琴弦片組件,殼體的外部設(shè)置有與所述琴弦片組件相對的自動彈奏演奏支臂,所述自動彈奏演奏支臂包括左支臂和右支臂,所述...
  • 本發(fā)明提供了一種景點聲效增強方法和系統(tǒng),涉及人工智能技術(shù),包括:根據(jù)景點采集到的聲音識別出聲音類型數(shù)據(jù)集A;根據(jù)景點定位信息識別出景點在不同時間段出現(xiàn)的動物類型以及特色景觀;根據(jù)景點采集到的圖像識別出景點類型;根據(jù)景點類型獲取該景點類型所對...
  • 本發(fā)明公開了一種偽造語音聲紋解混方法及系統(tǒng),涉及語音處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域,包括以下步驟:基于Transformer模型對輸入的偽造語音進行特征提取,得到包含源說話人聲紋信息的粗略特征;采用殘差正交化方法對粗略特征進行分解,恢復(fù)源說話人的聲...
  • 本申請公開了一種語音訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),涉及智能語音技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:多通道音頻拆分為單通道;去除背景音樂和背景噪聲;將多人對話音頻拆分為單一說話人片段;標(biāo)點添加;對質(zhì)量評分差的音頻進行音質(zhì)增強,能夠獲得語料質(zhì)量的語音...
  • 本發(fā)明公開了基于復(fù)合特征增強融合模塊的道路遙感圖像目標(biāo)檢測方法,屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對道路遙感圖像進行預(yù)處理和特征提取;構(gòu)建復(fù)合特征增強融合模塊,利用復(fù)合特征增強融合模塊對特征并行處理,進行多維度特征增強和融合,得到最終的...
  • 本發(fā)明實施例提供了一種語音識別方法、裝置和介質(zhì),其中的方法具體包括:從編碼器接收待識別語音對應(yīng)的特征表示;從連接主義時序分類模塊接收待識別語音對應(yīng)的第一文本序列;根據(jù)所述第一文本序列,對所述特征表示進行解碼,以得到對應(yīng)的第二文本序列;所述第...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N對講方法、對講控制系統(tǒng)、對講設(shè)備以及車輛,涉及語音交互技術(shù)領(lǐng)域,解決現(xiàn)有技術(shù)中車隊中各個車輛之間的通信的方式分散駕駛員注意力,增加安全隱患的概率的技術(shù)問題。本申請?zhí)峁┑膶χv方法,用戶在車輛內(nèi)發(fā)出帶有預(yù)設(shè)喚醒詞的第一音頻信號以...
  • 本發(fā)明提出了一種基于區(qū)域定位的遙感目標(biāo)檢測方法,其步驟為:首先,對獲取的遙感圖像數(shù)據(jù)集中的遙感圖像進行預(yù)處理;其次,構(gòu)建了以HRNet為主干網(wǎng)絡(luò)的CenterNet目標(biāo)檢測器,并將輸入圖像輸入至訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測器中,得到粗檢測結(jié)果;然后將輸...
  • 本發(fā)明公開了一種電子產(chǎn)品可靠性評估方法及系統(tǒng),涉及電子產(chǎn)品檢測領(lǐng)域,包括:采集模塊,用于采集電路板圖像數(shù)據(jù),將電路板圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為灰度圖像,在灰度圖像中提取電路板輪廓圖像;上傳模塊,用于上傳電路板結(jié)構(gòu)參數(shù)與電路及元件分布信息,基于電路板結(jié)構(gòu)...
  • 本發(fā)明公開了一種聲紋匹配方法,涉及聲紋識別技術(shù)領(lǐng)域,解決了難以在具有噪聲的環(huán)境條件下構(gòu)建聲紋降噪模型對收集到的聲紋進行降噪處理,也難以綜合時域和頻域特征構(gòu)建聲紋特征融合模型庫,與待驗證聲紋進行匹配的技術(shù)問題,包括以下步驟:構(gòu)建聲紋降噪模型,...
  • 本發(fā)明的第一個方面是提供了一種眼眶淋巴瘤自動分型模型的構(gòu)建方法。本發(fā)明的第二個方面是提供了一種眼眶淋巴瘤自動分型裝置,其特征在于,包括:MRI數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理模塊;紋理特征提取模塊;空間特征提取模塊;眼眶淋巴瘤分型模型。本發(fā)明的第三個方面是...
  • 本發(fā)明公開了一種基于同質(zhì)性假設(shè)的多級圖對比增強方法、系統(tǒng)及終端,所述方法包括:根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建圖的特征矩陣和鄰接矩陣,并基于結(jié)構(gòu)和特征構(gòu)造高質(zhì)量圖,隨后在節(jié)點、局部和全局級別收集正樣本,以進行多級對比學(xué)習(xí);引入兩個正則項對模型進行訓(xùn)練,從而增...
  • 本發(fā)明提供一種基于關(guān)鍵點檢測和圖像分割的小龍蝦表型檢測方法及系統(tǒng),所述方法包括:獲取小龍蝦圖像,并對所述小龍蝦圖像進行標(biāo)注處理,形成小龍蝦圖像數(shù)據(jù)集;對所述小龍蝦圖像數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理;構(gòu)建小龍蝦形態(tài)識別模型,基于預(yù)處理后的小龍蝦圖像數(shù)據(jù)集對...
  • 本申請公開了一種噪音去除的方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。其中,本申請中,在獲取待識別語音數(shù)據(jù);將待識別語音數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)的編解碼模型,得到噪音識別結(jié)果,編解碼模型為基于目標(biāo)軟閾值化函數(shù)生成的目標(biāo)深度殘差收縮網(wǎng)絡(luò)以及特征還原網(wǎng)絡(luò)所構(gòu)成;基于噪音...
  • 本發(fā)明提出基于多模態(tài)融合的復(fù)雜海況小目標(biāo)檢測方法,屬于海上目標(biāo)檢測技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括:步驟S1、在圖像融合階段,基于自適應(yīng)?拉普拉斯融合策略,將紅外圖像、可見光圖像、高光譜圖像融合為自適應(yīng)圖像;步驟S2、在目標(biāo)檢測階段,通過編碼器的下采...
  • 本發(fā)明公開了特殊氣體及化學(xué)品運維服務(wù)管理系統(tǒng),涉及化學(xué)品管理技術(shù)領(lǐng)域。為了解決現(xiàn)有技術(shù)中,缺乏對特殊氣體及化學(xué)品的需求預(yù)測和庫存管理的智能化優(yōu)化,導(dǎo)致資源配置不合理或庫存短缺的問題;本發(fā)明通過自適應(yīng)需求預(yù)測和動態(tài)庫存優(yōu)化算法實現(xiàn)物資供需平衡...
  • 本發(fā)明公開了基于免疫熒光圖像的IgA腎病預(yù)后方法、系統(tǒng)和裝置,屬于圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,預(yù)后方法包括以下步驟:獲得識別模型和病理模型;通過所述識別模型,從免疫熒光圖像提取病理特征;通過病理模型對病理特征預(yù)測,獲得IgA腎病預(yù)后情況;病理特征...
  • 本公開提供了一種音頻處理方法和裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),涉及語音處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及人工智能、語音技術(shù)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為:獲取待處理音頻,其中,待處理音頻包括:從多個聲源采集到的初始音頻數(shù)據(jù),多個聲源對應(yīng)于多個對象;對待處...
  • 本發(fā)明提供了一種基于改進YOLOV5的PCB缺陷檢測方法,通過對獲取的公開PCB缺陷數(shù)據(jù)集進行圖像增廣操作,然后將SCConv模塊嵌入到Y(jié)OLOV5的C3模塊中,并引入NWD損失函數(shù),將預(yù)測框和標(biāo)簽框均建模成高斯分布,用Wassertein...
技術(shù)分類
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