您现在的位置是：首页 > 关键词排名关键词排名

人声提取算法？深圳公积金提取的算法？

江湖快报网2023-08-30 13:28:51【关键词排名】人已围观

简介一、人声提取算法？在剪辑视频的过程中，我们可能会用到原视频中单独的一段人声。可是原视频所带有的背景音乐又会大大降低视听效果，那么这个时候我们就会需要单独地把人声提取出

一、人声提取算法？

在剪辑视频的过程中，我们可能会用到原视频中单独的一段人声。

可是原视频所带有的背景音乐又会大大降低视听效果，那么这个时候我们就会需要单独地把人声提取出来，并且同时消除背景音乐。

二、深圳公积金提取的算法？

深圳住房公积金每月提取金额怎么计算？

计算公式为： [(借款人月工资总额+借款人所在单位住房公积金月缴存额)×还贷能力系数-借款人现有贷款月应还款总额]×贷款期限(月)。

使用配偶额度的： [(夫双方月工资总额+夫双方所在单位住房公积金月缴存额)×还贷能力系数-夫双方现有贷款月应还款总额]×贷款期限(月)。

其中还贷能力系数为40% 月工资总额=公积金月缴额÷(单位缴存比例+个人缴存比例)。

三、提取关键词的方法？

主要有两种，一种是基于统计的方法，另一种是基于自然语言处理技术的方法。基于统计的方法通常是通过统计语料中出现频率较高的词语作为关键词，例如TF-IDF算法就是一种常用的基于统计的提取关键词方法。而基于自然语言处理技术的方法则可以更加精准地识别语义信息，常用的有LDA主题模型、TextRank算法等。此外，还可以结合领域知识和人工干预来进行关键词的提取。关键词提取的目的是为了快速了解文本主题和内容，帮助人们更快速有效地处理和理解大量文本信息。

四、关键词提取的原则？

关键词提取原则：

1)专指性原则，即一词一语准确表达一专指性概念，此时不用其上位词或下位词，如研究“变译”或“全译”时，就不能写其上位概念“翻译”等；

2)组合性原则，即旧概念组合为新概念，指两个或以上具有概念交叉关系的概念组配，表达一个专指概念，如“汉译组构”是由“汉译作品”“组织”“构建”三个概念组合而成的专指概念；

3)相关性原则，即参与组配的概念是与选题的核心概念关系最密切、最邻近的概念，以免越级组配；

4)明晰性原则，即组配结果要求所表达的概念清楚、确切，术语化程度很高，这一关键词有时需要在题解中专门定义和界定，做出解释。

五、rgb提取特征算法？

RGB模型可以说是我们最熟悉、使用也最多的颜色模型，它们分别代表组成一个颜色的三个分量，（0，0，0）代表黑色，（255,255,255）代表白色，（255,0,0）代表红色，（0，255，0）代表绿色，（0,0,255）代表蓝色，其它颜色也可通过调整这三个分量表示出来。RGB颜色模型的设计是根据色彩发光原理而来的，且与硬件相关，一般情况下，计算机都会釆用这种空间模型在屏幕上显示某种颜色的定义，即人们所熟悉的三色组合。

所以，当从一幅图像中提取像素点时首先提取的一般也是像素点的RGB信息。

六、怎样提取关键词？

关键词，换言之，也是选题的核心术语，对其提取是选题的首要任务。关键词提取至少遵循如下原则：

1)专指性原则，即一词一语准确表达一专指性概念，此时不用其上位词或下位词，如研究“变译”或“全译”时，就不能写其上位概念“翻译”等；

3)相关性原则，即参与组配的概念是与选题的核心概念关系最密切、最邻近的概念，以免越级组配；

4)明晰性原则，即组配结果要求所表达的概念清楚、确切，术语化程度很高，这一关键词有时需要在题解中专门定义和界定，做出解释。

七、轮廓提取的算法有哪些？

目前也在进行轮廓匹配方面的研究。轮廓匹配的前提是要提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法有很多，经典的有SIFT,SURF，在openCV中都有实现，然后使用鲁棒性匹配算法robustMatch匹配。目前在看一篇论文《基于曲率特征的轮廓匹配算法》，讲到的匹配算法感觉比较简单，第一步是多边形逼近轮廓，来提取轮廓上的有效点；

第二步是计算轮廓上有效点的曲率；

第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离，论文中对Hausdorff距离的计算采用的了简化的方法。