摘要
本发明涉及一种用于产生至少一个新的照明信息和/或至少一个新的照明特征的方法,其中获得至少一个训练数据集,所述训练数据集包含彼此相关联的演出信息和照明信息。借助于彼此相关联的照明特征和演出特征创建机器学习模型,其中照明特征和演出特征通过在创建机器学习模型之前和/或期间进行分析来获得。随后获得新的演出信息,并且在输入新的演出信息和/或新的、借助于分析新的演出信息获得的演出特征的情况下借助于通过机器学习模型的推断产生至少一个新的照明特征和/或至少一个新的照明信息。本发明还涉及配置用于执行所述方法之一的计算机系统,并且涉及包括软件代码段的计算机程序产品,所述软件代码段构成为,使得能够执行所述方法。
技术关键词
照明特征
机器学习模型
计算机程序产品
照明机构
数据处理装置
计算机系统配置
梅尔频率倒谱系数
周围环境亮度
阶段
可变光圈
有效值
色谱
音乐
软件
仿真数据
声道
乐器
文本
系统为您推荐了相关专利信息
姿态估计
数据管理模块
移动设备
深度学习模型
跟踪系统
智能转换系统
智能转换方法
机器学习模型
智能转换装置
国密算法加密
风电出力预测方法
集合经验模态分解方法
风速
风电机组
重构