一种基于深度概率图神经网络的乐器自动识别方法

    公开(公告)号:CN115910099B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202211391028.3

    申请日:2022-11-08

    摘要: 一种基于深度概率图神经网络的乐器自动识别方法,对音频数据进行时间片划分,将一段音频划分为长度固定的N个时间片,同时记录每个时间片对应的标签;将得到的每个时间片的音频数据转化为梅尔频谱图像,然后对图像进行正则化处理;使用卷积神经网络对得到的正则化的梅尔频谱图像进行特征提取,再将提取的特征从二维映射为一维的形式,然后组合标签形成时间片梅尔频谱图像特征标签对;构建改进的条件受限制玻尔兹曼机模型,并获得条件概率分布;使用Gibbs采样来训练改进的CRBM模型;构造目标函数,并利用其训练改进的CRBM模型,获得乐器自动识别模型;输出预测的乐器标签。该方法可有效解决现有技术中复调音乐乐器难以准确识别的问题。

    一种提高建筑板材层间结合力的工艺

    公开(公告)号:CN114770704A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210457264.4

    申请日:2022-04-27

    摘要: 本发明涉及建筑板材技术领域,特别涉及一种提高建筑板材层间结合力的工艺,其使用了一种提高建筑板材层间结合力的装置,该提高建筑板材层间结合力的装置包括底座、浆料盛放单元和注料单元;现有的装置存在以下问题:成型筒外壁的浆料容易滴落,从而容易造成浆料层的厚度不均匀;阵列针插入指湿坯时会对湿坯施加拉扯力,使得湿坯在拉扯力的作用下容易发生变形;本发明通过盛放筒发生转动可以将其底部的浆料层摊平,从而能够有效的防止浆料损耗,且可以确保盛放筒内的浆料层的厚度均匀;本发明空心插杆能够避免对浆料造成拉扯力,进而避免浆料层发生变形,可以提高建筑板材的使用强度。