专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]图像处理方法、装置和电子设备-CN202110407834.4有效
  • 徐誉萌 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2021-04-15 - 2022-08-16 - H04N19/172
  • 本申请提供一种图像处理方法、装置和电子设备,在方法中,计算目标图像的第一高频特征图和第一低频特征图,对第一高频特征图和第一低频特征图进行处理,将得到的第一目标高频特征图和第一目标低频特征图输入超先验模型,得到高频边信息码流、低频边信息码流、第一信息和第二信息,将第一目标高频特征图输入第一上下文模型,得到第三信息,根据第一信息和第三信息计算高频熵参数,使用高频熵参数对第一目标高频特征图进行熵编码得到高频码流,将第一目标低频特征图输入第二上下文模型,得到第四信息;根据第二信息以及第四信息计算低频熵参数,使用低频熵参数对第一目标低频特征图进行熵编码得到低频码流。
  • 图像处理方法装置电子设备
  • [发明专利]基于ICNN与Bi-LSTM的语音情感识别方法-CN202010751797.4有效
  • 唐小煜;程慧慧;彭汪月;刘思睿 - 华南师范大学
  • 2020-07-30 - 2022-09-27 - G10L25/63
  • 本发明涉及一种基于ICNN与Bi‑LSTM的语音情感识别方法,通过利用预设的参数对所述特征图进行分割并进行卷积,得到高频特征图和低频特征图;利用交互卷积层对所述高频特征图和所述低频特征图进行交互卷积,并利用激活层对交互卷积层输出的第一高频特征图、第二高频特征图、第一低频特征图和第二低频特征图进行融合,得到高频输出和低频输出,实现高低频特征图之间的信息交互;利用第二卷积层将所述高频输出和所述低频输出进行卷积,并恢复成与输入特征图大小一致的第一语音特征,通过融合第一语音特征和双向长短时记忆模型提取的第二语音特征并作为情感分类器的输入,以获取准确率高的语音识别结果。
  • 基于icnnbilstm语音情感识别方法
  • [发明专利]基于高低频强化的全景图像分割方法、计算机系统和介质-CN202110806328.2有效
  • 毛琳;任凤至;杨大伟;张汝波 - 大连民族大学
  • 2021-07-16 - 2023-08-29 - G06T7/00
  • 基于高低频强化的全景图像分割方法、计算机系统和介质,属于深度学习图像处理领域,为了解决传统时域卷积神经网络对前背景特征频率的忽视问题,读取数据集图像,对图像预处理获取四层残差特征,对四层残差特征进行特征维度调整,实施高低频特征分离,得到高频特征和低频特征,将高频特征进行高频强化,得到高频强化特征,将低频特征进行低频强化,得到低频强化特征,将高频强化特征和低频强化特征分别进行分割预测,并得到两种分割结果进行融合,得到全景分割结果,效果是根据频域特性分离高低频特征,以频率需求为导向提取前背景特征,并通过强化前背景特征的频域显著性差异来加速场景分析和理解过程。
  • 基于低频强化全景图像分割方法计算机系统介质
  • [发明专利]基于机器学习的数据训练方法及装置-CN201810273620.0有效
  • 马瑞 - 丁志禄
  • 2018-03-29 - 2022-07-05 - G06K9/00
  • 本发明公开了基于机器学习的数据训练方法及装置,能够结合低频特征高频特征对数据序列进行分析,检测数据序列中的低频特征高频特征,根据低频特征对数据序列进行分段,找出每个分段内的高频特征,根据上述步骤得到的数据给定标签并进行神经网络训练本发明根据低频特征对数据序列进行分段,考虑到了低频特征的影响;每个分段内的高频特征予以保留,避免了高频特征被忽略的情况,考虑到了高频特征的影响,因此能够完整反映数据序列的特点。
  • 基于机器学习数据训练方法装置
  • [发明专利]MFCC特征的提取方法及装置-CN201310242486.5有效
  • 宋辉;石立臣;谢延 - 北京百度网讯科技有限公司
  • 2013-06-19 - 2013-11-13 - G10L15/02
  • 本发明提供一种MFCC特征的提取方法及装置。本发明实施例通过利用Mel滤波器组中所包括的高频段Mel滤波器,对经过预处理的音频信号进行过滤处理,以生成Mel域高频分量,进而对所述Mel域高频分量进行离散余弦变换,以生成每个所述Mel域高频分量的变换特征,使得能够根据每个所述Mel域高频分量的变换特征,获得所述音频信号的MFCC特征,由于利用Mel滤波器组中所包括的高频段Mel滤波器,对经过预处理的音频信号进行过滤处理,可以获得Mel域高频分量,因此,能够去掉容易受环境影响的Mel域低频分量,使得从测试数据中提取的MFCC特征与从训练数据中提取的MFCC特征不会存在较大差异,从而提高了MFCC特征的鲁棒性。
  • mfcc特征提取方法装置

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