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本發(fā)明涉及故障診斷的領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于聲音特征的故障點(diǎn)定位方法及系統(tǒng)。、在實(shí)際中，當(dāng)工業(yè)設(shè)備在長期運(yùn)行后，易因磨損、松動(dòng)、腐蝕、泄漏等問題引發(fā)故障，需要及時(shí)定位故障點(diǎn)并處理。、當(dāng)檢修人員在對(duì)設(shè)備進(jìn)行檢修時(shí)，先通過設(shè)備異常確定故障關(guān)聯(lián)部分，再根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)對(duì)照確定故障原因，用工具檢測設(shè)備...

本發(fā)明涉及一種多物理機(jī)制協(xié)同的輕質(zhì)吸隔聲一體化夾芯結(jié)構(gòu)及其制作方法。、當(dāng)前，針對(duì)航空、高鐵、汽車等高端運(yùn)載裝備艙壁的聲學(xué)處理，普遍采用“微穿孔板空腔背襯”或“附加質(zhì)量-彈簧諧振子”以及“蜂窩/泡沫夾芯膠覆聲學(xué)襯層”三類方案，但在同時(shí)滿足寬頻、高效、輕質(zhì)、無膠和承載等多重需求時(shí)均暴露出顯著缺...

本發(fā)明涉及汽車智能座艙，特別是涉及一種端到端輕量化的多通道汽車主動(dòng)降噪方法和系統(tǒng)。、隨著全球汽車產(chǎn)業(yè)向電動(dòng)化、智能化和網(wǎng)聯(lián)化轉(zhuǎn)型，用戶對(duì)駕乘體驗(yàn)的追求已從傳統(tǒng)的機(jī)械性能轉(zhuǎn)向更為綜合的座艙環(huán)境品質(zhì)。在傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)噪聲逐漸減弱的背景下，路噪已成為新能源汽車智能座艙內(nèi)舒適性提升的主要瓶頸之一，其不...

本發(fā)明屬于低頻減振降噪領(lǐng)域，涉及一種基于聲波黑洞效應(yīng)的多梯度微穿孔板低頻吸聲結(jié)構(gòu)。、噪聲污染已成為當(dāng)前環(huán)境與工程領(lǐng)域亟需解決的重要問題，尤其是低頻噪聲，由于其波長長、衰減慢、穿透能力強(qiáng)，極易誘發(fā)結(jié)構(gòu)共振并造成聲能積聚，對(duì)人體健康和工業(yè)設(shè)備運(yùn)行環(huán)境均具有顯著危害。然而，傳統(tǒng)吸聲材料在低頻段的...

本申請(qǐng)涉及汽車制造與用戶體驗(yàn)優(yōu)化，特別涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的車門關(guān)門聲音信號(hào)品質(zhì)評(píng)價(jià)方法、系統(tǒng)和設(shè)備。、在汽車制造與用戶體驗(yàn)優(yōu)化領(lǐng)域，車門關(guān)門聲音信號(hào)品質(zhì)是影響用戶對(duì)汽車質(zhì)感與安全性感知的關(guān)鍵指標(biāo)。目前，車門關(guān)門聲音信號(hào)品質(zhì)評(píng)價(jià)主要依賴兩類技術(shù)方案，但其均存在顯著缺陷。人工主觀評(píng)價(jià)的局限性...

本發(fā)明屬于噪聲控制，涉及基于靜電驅(qū)動(dòng)和液體放大拉鏈?zhǔn)街聞?dòng)器的主動(dòng)聲學(xué)噪聲控制系統(tǒng)。、在軌道交通、消費(fèi)電子等領(lǐng)域，控制與消除有害噪聲已成為提升產(chǎn)品競爭力、保障人體健康的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的噪聲控制技術(shù)主要依賴隔音、吸音等被動(dòng)式手段。然而，在應(yīng)對(duì)低頻、寬帶噪聲時(shí)，被動(dòng)式方案往往面臨體積笨重、效...

本申請(qǐng)應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種任務(wù)計(jì)劃生成方法、裝置及設(shè)備。、隨著車輛智能技術(shù)以及車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，車載語音助手已成為車輛智能座艙的標(biāo)準(zhǔn)化配置之一。、車載語音助手處理用戶單一明確的語音指令有著較好的表現(xiàn)，處理用戶復(fù)雜高階的語音指令的能力不足。駕駛員若要實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜高階的目的，需要...

本發(fā)明涉及語音合成，尤其涉及一種基于偽自回歸的文本轉(zhuǎn)語音方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。、文本轉(zhuǎn)語音技術(shù)已實(shí)現(xiàn)文字到語音的高效轉(zhuǎn)換，經(jīng)過長期發(fā)展，能夠較好地復(fù)刻參考語音的音色，精準(zhǔn)合成目標(biāo)文本對(duì)應(yīng)的語音。當(dāng)前主流模型主要分為自回歸模型與非自回歸模型兩類，其中自回歸模型生成的語音自然度更高、時(shí)間...

本發(fā)明涉及客服輔助決策，尤其涉及基于知識(shí)庫的客服輔助決策系統(tǒng)。、在現(xiàn)有智能客服系統(tǒng)中，用戶大量通過語音渠道發(fā)起業(yè)務(wù)咨詢，語音信號(hào)經(jīng)前端采集后，由語音識(shí)別模塊轉(zhuǎn)寫為文本，再由基于知識(shí)庫的檢索模塊返回若干候選答案供坐席人員或自動(dòng)流程選用。上述過程通常部署在呼叫中心、營業(yè)廳、開放式辦公區(qū)等復(fù)雜聲...

本申請(qǐng)涉及音視頻處理，具體涉及一種多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)的音視頻語義分析方法及系統(tǒng)。、隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，音視頻處理領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)步。然而傳統(tǒng)的生成后處理方法主要關(guān)注技術(shù)指標(biāo)如清晰度、流暢度等，缺乏對(duì)情感語義層面一致性的專門檢測和優(yōu)化能力，并且大多側(cè)重于內(nèi)容特征的提取，而對(duì)情感特征的處...

本發(fā)明涉及語音識(shí)別，特別涉及一種語音關(guān)鍵詞識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。、隨著語音識(shí)別（automatic?speech?recognition，asr）技術(shù)在智能座艙、智能家居、車載系統(tǒng)及跨設(shè)備交互等多種語音交互場景領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，準(zhǔn)確識(shí)別關(guān)鍵詞對(duì)提升產(chǎn)品體驗(yàn)至關(guān)重要。、在相關(guān)技術(shù)中，as...

本發(fā)明涉及一音頻處理，尤其涉及一種應(yīng)用于播出系統(tǒng)的音頻波形生成方法。、在現(xiàn)有的播出系統(tǒng)音頻波形生成技術(shù)中，存在著一些明顯的不足。傳統(tǒng)的音頻波形生成方式往往運(yùn)算效率較低，難以快速地對(duì)大量音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以生成準(zhǔn)確的波形。例如，在一些直播場景或者需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的播出環(huán)境中，傳統(tǒng)技術(shù)由于處理速度慢...

本發(fā)明涉及噪聲控制，特別涉及一種電梯噪聲抵消方法。、電梯噪聲主要來源于多個(gè)方面，包括電梯曳引機(jī)運(yùn)行時(shí)的機(jī)械振動(dòng)噪聲、鋼絲繩與導(dǎo)向輪摩擦產(chǎn)生的摩擦噪聲、轎廂在井道內(nèi)運(yùn)行時(shí)與氣流相互作用產(chǎn)生的氣流噪聲，以及電梯控制系統(tǒng)中的電氣元件工作產(chǎn)生的電磁噪聲等。這些噪聲不僅會(huì)影響電梯轎廂內(nèi)乘客的乘坐體驗(yàn)...

本發(fā)明涉及語音分析，更具體地說，本發(fā)明涉及基于多模態(tài)語音特征分析的英語口語發(fā)音質(zhì)量評(píng)估方法。、在全球化進(jìn)程加速和國際交流日益頻繁的時(shí)代背景下，英語作為世界通用語言在教育、商務(wù)、科技等領(lǐng)域發(fā)揮著不可替代的橋梁作用，英語口語能力已成為衡量語言綜合素養(yǎng)的核心指標(biāo)。隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的廣泛...

本發(fā)明涉及語音識(shí)別與交互，具體涉及一種多人語音交互視覺增益方法與裝置。、在語音識(shí)別與交互技術(shù)快速發(fā)展的當(dāng)下，多人語音交互系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于智能辦公、家庭生活、公共展廳、大型會(huì)議室等多個(gè)場景?，F(xiàn)有多人語音交互系統(tǒng)主要依賴音頻信號(hào)完成語音識(shí)別與交互流程，通過采集環(huán)境中的語音信號(hào)，結(jié)合聲紋匹配、語...

本申請(qǐng)涉及語音處理，具體而言，涉及一種語音處理方法及裝置。、在語音信號(hào)處理領(lǐng)域，尤其是語音增強(qiáng)任務(wù)中，主流方法分為基于信號(hào)處理的傳統(tǒng)算法和基于深度學(xué)習(xí)的算法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法雖在語音增強(qiáng)與分離任務(wù)中展現(xiàn)出卓越性能，但存在計(jì)算復(fù)雜度過高的固有缺陷。這類方法采用端到端的優(yōu)化策略，依賴大規(guī)模神...

本發(fā)明涉及海洋工程噪聲控制，具體為一種適用于海上風(fēng)電沉樁作業(yè)的多孔復(fù)合套筒充氣軟管協(xié)同降噪裝置及方法，尤其適用于海上風(fēng)電樁基施工、跨海橋梁建設(shè)等需控制水下沖擊噪聲的場景。、海上打樁作業(yè)是海上風(fēng)電工程建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但伴隨而來的高強(qiáng)度水下噪聲對(duì)海洋生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重影響，尤其是對(duì)依賴聲學(xué)通信的...

本申請(qǐng)涉及音頻處理領(lǐng)域，特別涉及一種鋼琴伴奏的生成方法、鋼琴伴奏生成模型的訓(xùn)練方法。、鋼琴伴奏在歌曲演唱、器樂改編中發(fā)揮著重要作用。、相關(guān)技術(shù)中，將基于預(yù)設(shè)規(guī)則對(duì)原始音頻進(jìn)行拆解、分析，生成原始音頻的鋼琴伴奏。然而，雖然基于預(yù)設(shè)規(guī)則生成的鋼琴伴奏，在技術(shù)上可能完全正確，和聲也合理，但是所生...

本發(fā)明涉及自然語言處理領(lǐng)域，尤其涉及一種復(fù)雜環(huán)境下的自動(dòng)語音識(shí)別方法。、自動(dòng)語音識(shí)別（automatic?speech?recognition）技術(shù)從世紀(jì)年代開始，經(jīng)歷半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，經(jīng)過人工聲學(xué)特征提取、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)三個(gè)階段，在安靜環(huán)境下的標(biāo)準(zhǔn)語音（例如標(biāo)準(zhǔn)英語或普通話）識(shí)別已經(jīng)...

各種示例實(shí)施例涉及音頻信號(hào)處理和增強(qiáng)。、除非本文另外指示，否則本節(jié)中描述的材料不是本申請(qǐng)中的權(quán)利要求的現(xiàn)有技術(shù)，并且并不由于包含在本節(jié)中而被承認(rèn)是現(xiàn)有技術(shù)。、降噪處理通常旨在顯著降低背景噪聲和/或?qū)拵г肼暎瑫r(shí)盡可能減少對(duì)音頻信號(hào)質(zhì)量的影響。這種處理可以被配置為去除各種噪聲分量，包括但不限...