圣农集团:SAP+智慧农场系统全面上线,实现从种源到食品全产业链数字化管理

12月19日,圣农集团在光泽总部举行SAP S/4HANA+MTC智慧农场项目一期、二期总结庆功会。历时21个月,圣农集团成功构建以SAP S/4HANA为核心,集成18个外围系统的数字化管理平台,实现了从种禽育种-种禽养殖-孵化-肉禽养殖-屠宰-深加工,至销售+零售的全产业链数字化管理。

圣农SAP项目庆功会合照

圣农集团董事长傅芬芳高度肯定了项目团队的工作成果:**"在公司全体同仁和MTC团队的共同努力下,我们圆满完成了这个重大项目。MTC以丰富的行业经验和高度的责任心,确保项目顺利落地。"**

她同时强调了这一项目对圣农的深远意义:"SAP系统是所有业务系统运行的核心底座。SAP系统的全面上线,为圣农数字化建设奠定了坚实的基础。"

 

由战略驱动的数字化转型

数字化转型是圣农集团重要的战略举措。作为全球最完整配套的白羽肉鸡全产业链企业,圣农集团以数字化赋能企业高质量发展,全面提升精细化管理水平和整体运营效率:一方面,通过纵向贯通,实现从集团到基层的经营透明,为管理决策提供数据支撑;另一方面,通过横向协同,打通从种源到食品的全产业链,优化业务流程,提升运营效率。

为系统推进数字化变革,2023年3月,圣农集团正式携手MTC麦汇启动数字化转型项目。项目分为3个阶段:首先开展为期4个月的数字化管理咨询,为圣农未来3至5年的数字化发展进行整体规划;以光泽基地为试点,开展SAP S/4HANA+MTC智慧农场一期项目;在二期项目中,将试点项目的成果推广至全集团。

在3月的启动会上,MTC麦汇董事长卢富平先生说道:“此次圣农的数字化项目不仅仅是IT项目,更是企业战略落地的项目。MTC将基于深耕农牧食品行业14年的数字化管理经验,一路陪伴圣农数字化发展。”

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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