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基于分布式处理实现视听数据转换为嗅觉本发明提供了一种基于分布式处理实现视过气味产生装置根据人工智能分析获得的火药气味数据对相应的芳香化合物进行混合后产生2能分析模型对视听媒体内容中的图像和/或音频进行分析获得与图像和/或音频相对应的音频特征数据集更新至分布式处理基站中的智能2.根据权利要求1所述的基于分布式处理实现视听数据转换为嗅觉体验的方法，其特A3.将音频信号进行傅立叶变换后获得时频3.根据权利要求1所述的基于分布式处理实现视听数据转换为嗅觉体验的方法，其特B2.将图像信号进行预处理形成与图像信号中像B3.将图像矩阵输入至智能分析模型或人工智能模型获得4.根据权利要求1所述的基于分布式处理实现视听数据转换为嗅觉体验的方法，其特5.根据权利要求4所述的基于分布式处理实现视听数据转换为嗅觉体验的方法，其特3[0005]现有的声音分类技术通常需要在本地计算机上运行，这种方式存在着处理速度4对视听媒体内容中的图像和/或音频进行分析获得与图像和/或音频相对应的嗅觉数据并听媒体内容中与图像和/或音频相关的气味特征数据集，并将相关的气味特征数据集更新A3.将音频信号进行傅立叶变换后获得时频A4.将时频域信号输输入至智能分析模型或人工智能模型获得相应的声音分类数B2.将图像信号进行预处理形成与图像信号中像B3.将图像矩阵输入至智能分析模型或人工智能模型获得号会首先传送到本地基站分析，所述基站会将输入的音频和/或图像讯号利用基站内嵌入和/或图像讯号被传送至云端服务器联合运算，以提取音频和/或图像讯号的特征数据集，5端服务器中部署有算力较高的GPU伺服器，对视听数据转换为气味数据的人工智能模型进行训练和运算后获得与视听媒体内容中的图像和/或音频相对应的气味特征数据集，运行获得的图像和/或音频相对应的气味特征数据集更新至单元从视听媒体内容存储中心中读取需要播放的内容，相关内容中包含有图像和/或音频[0018]下面详细描述分布式处理基站及云端服务器是如何将视听媒体中音频信号的转件或模拟信号方式实时被传入分布式处理基站[0020]A3.将音频信号进行傅立叶变换（短时傅里叶变换将音频的时域表示转换为时[0021]A4.将时频域信号输输入至中的智能分析模型及云端服务器中的人工智能模型为时频域信号输入卷积神经网络(CNN)A5.依据上述分类数据读取嗅觉数据再发送至气味产生装置，气味产生装置通过嗅觉数据对不同的气味发生单元按照相应的比例进行混合后获得与嗅觉数据对应的气味6B2.分布式处理基站或云端服务器对将图像信号进行预处理形成与图像信号中B4依据上述分类数据从读取嗅觉数据再发送至气味产生装置，气味产生装置通过嗅觉数据对不同的气味发生单元按照相应的比例进行混合后获得与嗅觉数据对应的气味产生装置根据人工智能分析获得的火药气味数据对相应的

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