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2014年我国对《商标法》进行修订将声音商标纳入保护范围。《商标法》《商标法实施条例》和《商标审查及审理标准》是目前注册声音商标的主要法律依据,在声音商标显著性认定、声音标志的分类方面法律制度并不完善。声音商标显著性认定研究有助于完善相关法律法规,从而使声音商标更好地发挥现实价值,经营者和消费者对声音商标有深入的了解,促进经营者创新品牌、增强市场竞争,还可为服务消费者增添独特的风格。本文先从声音商标显著性的理论介绍了声音商标的基本特点和功能,对固有显著性和获得显著性等类别对声音商标显著性分类简介。其次,根据相关法律法规分析声音商标显著性认定现状,列举司法实践中出现的问题。引入声音商标的显著性评判标准、声音商标显著性描述的表达方式以及通用性声音和功能性声音标准存在的问题。然后介绍国外声音商标显著性认定标准,分析比较美国、澳大利亚等国的认定制度,总结经验提出自己的见解。通过国外立法分析声音商标显著性认定,为我国声音商标法律制度提供借鉴。最后,对完善我国声音商标显著性认定制度,在明确显著性的认定方式和完善其表达方式方面提出建议。 相似文献
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ＶＢ是近年推出的一种面向对象的,可视化的编程语言 ,本文论述了利用ＶＢ的图形,声音功能产生多媒体效果的方法。 相似文献
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声音作为非可视性标示的一种,已经率先被我国商标法纳入商标构成要素的范围之内。但其自身在信息传递方面的辅助性、附着于商品之上的特殊性和边界的模糊性,决定了在融入当前以可视性为基础的传统商标法保护体系之时具有一定的难度。通过对我国声音商标在显著性、保护体系以及相关的国际条约中所承担的义务进行反思,在借鉴了美国、德国和韩国对声音商标保护的经验基础之上,提出应当合理利用国际条约的弹性空间构建我国声音商标的保护框架,明确声音商标取得显著性的方式,将未注册声音商标的保护纳入到反不正当竞争法。 相似文献
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针对传统神经网络提取的复杂环境声音特征微弱,导致分类准确率低的问题,提出了一种基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法。首先,从原始音频数据中提取出三种声音特征,即对数梅尔频谱图（log-Mel spectrogram, LMS）、梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficients, MFCC）以及能量谱图（energy spectrum, ES）;其次,分别将以上三者作为RGB颜色通道分量进行特征融合,形成包含更多特征信息的声谱图,更全面表征环境声音;再次,为了避免由于数据集较少导致所训练的模型泛化能力较差,对预训练模型VGG-16采用微调方法进行训练;最后,在两个广泛使用的环境声音分类数据集以及实际场景采集的音频上验证本文所提方法的有效性,并与其他模型的准确率进行对比。结果表明,本文所提方法在ESC-10以及ESC-50数据集上的准确率分别能够达到88.2%和65.2%,并且能提高实际场景采集的音频分类效果。 相似文献
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