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          樂(lè)器;聲學(xué)設(shè)備的制造及制作,分析技術(shù)
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種跨場(chǎng)景地面濾波方法和系統(tǒng),屬于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:對(duì)待濾波點(diǎn)云進(jìn)行均勻采樣,標(biāo)記采樣點(diǎn)的中心分類(lèi)點(diǎn);利用訓(xùn)練完成的高程感知稀疏分割模型預(yù)測(cè)中心分類(lèi)點(diǎn)的語(yǔ)義類(lèi)別;具體地,提取中心分類(lèi)點(diǎn)不同層級(jí)的體素級(jí)特征,對(duì)所...
          • 本發(fā)明提出了一種基于多尺度深度特征融合的流體金字塔電梯異物檢測(cè)方法。該方法利用Faster?RCNN算法檢測(cè)電梯轎廂內(nèi)是否有人,判斷電梯的空置狀態(tài);在電梯空置時(shí),以空置電梯圖像為參考,從待檢測(cè)視頻中提取無(wú)乘客的關(guān)鍵幀作為查詢(xún)圖像;設(shè)計(jì)孿生網(wǎng)...
          • 本發(fā)明提供了一種智能裸土遙感識(shí)別方法、系統(tǒng)及裝置,包括如下步驟:S1、獲取一定時(shí)間內(nèi)的包含目標(biāo)區(qū)域的遙感影像;S2、對(duì)遙感影像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到維度、空間分辨率和波段配置均相同的標(biāo)準(zhǔn)化影像;S3、根據(jù)反射率數(shù)據(jù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化影像中每個(gè)像素的識(shí)...
          • 本發(fā)明涉及語(yǔ)音評(píng)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)音評(píng)測(cè)打分方法。本發(fā)明通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別的模型,用它來(lái)識(shí)別出音頻的真實(shí)文本結(jié)果。然后是通過(guò)HMM?DNN模型,用它來(lái)獲取音頻的后驗(yàn)概率。最后是通過(guò)打分模型,用它來(lái)對(duì)音素進(jìn)行打分。在強(qiáng)制對(duì)齊前...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種適老化語(yǔ)音交互方法、系統(tǒng)、智能手環(huán)及存儲(chǔ)介質(zhì),屬于智能設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)控制聲音采集裝置采集聲音數(shù)據(jù),并根據(jù)所述聲音數(shù)據(jù)確定語(yǔ)義信息;根據(jù)所述聲音數(shù)據(jù)識(shí)別用戶(hù)信息,并根據(jù)用戶(hù)信息確定確定用戶(hù)信息知識(shí)庫(kù);根據(jù)預(yù)設(shè)大型語(yǔ)言...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種晶圓封裝測(cè)試設(shè)備的維保任務(wù)自動(dòng)派工方法及系統(tǒng)。所述方法包括:提供多個(gè)不同維保項(xiàng)目對(duì)應(yīng)的工作流程;獲取當(dāng)前維保項(xiàng)目,依照對(duì)應(yīng)的工作流程建立工作任務(wù);在相應(yīng)的工作站點(diǎn)生成子任務(wù);按照預(yù)設(shè)順序,當(dāng)上一所述工作站點(diǎn)的子任務(wù)被確認(rèn)完成...
          • 本發(fā)明公開(kāi)一種基于大模型的水果成熟程度檢測(cè)方法和相關(guān)系統(tǒng),方法包括:通過(guò)多個(gè)攝像頭對(duì)目標(biāo)果樹(shù)進(jìn)行拍攝,得到多個(gè)果樹(shù)圖像;對(duì)多個(gè)果樹(shù)圖像進(jìn)行圖像分割,得到多個(gè)果實(shí)區(qū)域圖像集;對(duì)多個(gè)果實(shí)區(qū)域圖像集中的每一果實(shí)區(qū)域圖像集中的果實(shí)區(qū)域圖像進(jìn)行特征提...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于圖像識(shí)別的晶圓質(zhì)量分析方法,具體涉及半導(dǎo)體制造質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域,包括通過(guò)多光譜與高分辨率融合相機(jī)組合模型,同步采集可見(jiàn)光、紅外及紫外光譜下的晶圓二維圖像,并利用結(jié)構(gòu)光三維重建技術(shù)獲取表面三維形貌數(shù)據(jù),應(yīng)用自適應(yīng)噪聲抑制算法,...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音翻頁(yè)方法、裝置、計(jì)算設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)以及程序產(chǎn)品,所述方法應(yīng)用于電子設(shè)備,包括:在所述電子設(shè)備顯示可視內(nèi)容時(shí),按照初始輪詢(xún)間隔獲取用戶(hù)輸入的語(yǔ)音指令;根據(jù)所述初始輪詢(xún)間隔、所述語(yǔ)音指令的指令頻率、用戶(hù)的閱讀節(jié)奏和所述電子設(shè)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于IVR語(yǔ)音情緒識(shí)別的電力服務(wù)敏感投訴自動(dòng)提級(jí)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì),屬于智能客服技術(shù)領(lǐng)域,包括:通過(guò)IVR系統(tǒng)獲取客戶(hù)語(yǔ)音流和按鍵交互序列,對(duì)所述客戶(hù)語(yǔ)音流進(jìn)行語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本處理,并提取聲學(xué)特征,生成多模態(tài)輸入數(shù)據(jù);將所述多...
          • 本發(fā)明屬于工業(yè)自動(dòng)化與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了基于目標(biāo)檢測(cè)模型的抓取點(diǎn)位姿計(jì)算方法及其應(yīng)用。抓取點(diǎn)位姿計(jì)算方法包括以下步驟:步驟100,根據(jù)目標(biāo)檢測(cè)模型處理待抓取物的灰度圖像所得到的目標(biāo)中心區(qū)域,從待抓取物的三維點(diǎn)云中提取相應(yīng)的子區(qū)域點(diǎn)...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種評(píng)估語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性的方法和裝置,涉及智能家居/智慧家庭技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取語(yǔ)料測(cè)試集和基于所述語(yǔ)料測(cè)試集進(jìn)行人工標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)料文本集表格,調(diào)用語(yǔ)言轉(zhuǎn)文字模型對(duì)所述語(yǔ)料測(cè)試集中的語(yǔ)音進(jìn)行識(shí)別轉(zhuǎn)換,得到第一語(yǔ)料文本集;基于...
          • 本發(fā)明涉及一種基于雙模圖像動(dòng)態(tài)反演的秸稈焚燒排放自動(dòng)化量化方法,屬于大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)與農(nóng)業(yè)面源污染控制領(lǐng)域。其中,該方法包括:通過(guò)可見(jiàn)光影像提取焚燒煙羽的形態(tài)、擴(kuò)散及光譜特征,構(gòu)建檢測(cè)數(shù)據(jù)集,并在三維場(chǎng)景中標(biāo)記疑似火點(diǎn);結(jié)合光譜發(fā)射率參數(shù)與多視...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N基于AI語(yǔ)音的車(chē)輛故障處理方法及相關(guān)裝置,應(yīng)用于診斷設(shè)備,所述方法包括:獲取目標(biāo)用戶(hù)的用戶(hù)語(yǔ)音和目標(biāo)車(chē)輛的車(chē)輛信息,將用戶(hù)語(yǔ)音輸入至預(yù)設(shè)的語(yǔ)音識(shí)別模型,得到用戶(hù)意圖信息,其中,用戶(hù)意圖信息用于表征目標(biāo)用戶(hù)針對(duì)目標(biāo)車(chē)輛的診斷方...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N嵌入式控制器熱鍵語(yǔ)音控制方法、裝置、設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì),涉及嵌入式控制器技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:獲取用戶(hù)輸入的語(yǔ)音指令信息;通過(guò)預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)音識(shí)別模型,識(shí)別語(yǔ)音指令信息中的關(guān)鍵詞;根據(jù)關(guān)鍵詞,在嵌入式控制器控制的熱鍵中,確定目標(biāo)熱鍵,...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法和圖像處理方法。涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:通過(guò)初始?xì)w一化流模型對(duì)樣本圖像執(zhí)行向前編碼處理,得到所述樣本圖像對(duì)應(yīng)的初始隱變量;通過(guò)所述初始?xì)w一化流模型基于所述初始隱變量執(zhí)行逆變化處理,并獲取在執(zhí)行逆變化處理...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種火險(xiǎn)等級(jí)預(yù)測(cè)方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及程序產(chǎn)品。涉及圖像處理領(lǐng)域,該方法包括:采集目標(biāo)區(qū)域的遙感數(shù)據(jù)和地面點(diǎn)位數(shù)據(jù),得到第一數(shù)據(jù)集,其中,地面點(diǎn)位數(shù)據(jù)包括:目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的地面監(jiān)測(cè)站采集的數(shù)據(jù),遙感數(shù)據(jù)和地面點(diǎn)位數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類(lèi)型包括:...
          • 一種復(fù)雜場(chǎng)景感知的回聲態(tài)多平面特征重建方法,步驟如下:先輸入視頻圖像序列,該序列經(jīng)預(yù)處理后再建模一個(gè)由六個(gè)正交二維呈現(xiàn)的四維手術(shù)場(chǎng)景,得到靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特征平面,將靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特征平面進(jìn)行特征融合,輸出原始融合特征;將靜態(tài)與動(dòng)態(tài)特征平面輸入至深度...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種語(yǔ)音偽造檢測(cè)方法、裝置、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括以下步驟:獲取待檢測(cè)語(yǔ)音數(shù)據(jù);提取所述待檢測(cè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的多分辨率聲學(xué)特征;將所述待檢測(cè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的多分辨率聲學(xué)特征輸入到已訓(xùn)練的自編碼模型中,以獲得所述待檢測(cè)語(yǔ)音數(shù)據(jù)的重構(gòu)誤差...
          • 本公開(kāi)實(shí)施例提供一種測(cè)試方法、裝置、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),通過(guò)根據(jù)終端設(shè)備發(fā)送的第一控制信息中包含的目標(biāo)時(shí)長(zhǎng),生成模擬用戶(hù)操作的第一控制指令并發(fā)送給終端設(shè)備,來(lái)指示終端設(shè)備進(jìn)行相應(yīng)時(shí)長(zhǎng)的語(yǔ)音采集動(dòng)作,之后通過(guò)預(yù)采集的目標(biāo)語(yǔ)音片段對(duì)語(yǔ)音采集動(dòng)...
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