湖北自主可控语音关键事件检测标准

    电子设备便可以基于该当前帧图像，确定待分析图像。由于是对目标防护舱内发生的事件进行检测，因此，也就是检测目标防护舱内的用户是否处于正常情况中。这样，电子设备所确定的待分析图像便可以为：关于目标防护舱内的用户的图像，进一步的，目标防护舱内的用户通过当前帧图像中的目标对象表征。因此，电子设备所确定的待分析图像即为：关于目标防护舱及目标对象的图像。例如，包括目标防护舱内部情况及目标对象的图像。需要说明的是，电子设备可以通过多种方式基于当前帧图像，确定待分析图像，对此，本发明实施例不做具体限定。可选的，一种具体实现方式中，上述步骤s303，可以为：将至少包含当前帧图像的类图像确定为待分析图像，其中，类图像中各图像均为关于目标防护舱，且包括目标对象的图像。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像，并且，由于是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测。因此，电子设备可以将这些关于目标防护舱，且包括目标对象的图像确定为待分析图像。从而，利用待分析图像，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。具体的。语音关键事件检测发展如何？湖北自主可控语音关键事件检测标准

    便可以得到一个第二样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例三：上述步骤f2，基于场景图像检测模型输出的检测结果，确定关于目标防护舱的事件检测结果，可以包括以下步骤f21-f23：步骤f21：将至少包含光流图在内的第二类图像确定为辅助图像，第二类图像中各个图像的类型均为：基于每两帧连续的关于所述目标防护舱且包括所述目标对象的图像获取的光流图，光流图为当前帧图像对应的光流图；步骤f22：将辅助图像输入到预设的光流图检测模型中，得到光流图检测模型输出的检测结果；其中，光流图检测模型为：采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一第二样本图像组中的图像与待分析图像的图像数据相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图；步骤f23：将场景图像检测模型输出的检测结果和光流图检测模型输出的检测结果进行融合计算，基于融合计算的结果，确定关于目标防护舱的事件检测结果。也就是说，在本实施例三中，可以同时利用场景图像检测模型对类图像进行检测，得到一个检测结果，利用光流图检测模型对第二类图像进行检测，得到另一个检测结果，进而，将两个检测结果进行融合计算，并基于融合计算的结果。河南电子类语音关键事件检测设计语音关键事件检测如何适应环境的变化？

    本发明涉及语音关键事件检测技术，特别是涉及一种事件语音关键事件检测。背景技术：当前，很多银行通过设置语音关键事件检测防护舱来为用户提供更便捷的金融服务。所谓防护舱，是一种离行式或在行式的智能化金融服务设施，其具有完善的结构设计，可以实现智能化控制和远程监控，保障内部atm(automatictellermachine，自动柜员机)及其它金融服务设备全天候安全、以及可靠地运行。其中，离行式是指设置在银行营业网点之外的地方，例如，住宅小区、校园、地铁站等公共场所；在行式是指设置在银行营业网点中。可以理解的，当用户进入语音关键事件检测防护舱进行金融活动时，有些时候会出现倒地、剧烈运动、破坏设备等异常事件，例如，老人突然身体不适晕倒、有人抢夺用户的银行卡、有人恶意破坏设备等情况。为了保障用户的人身和财产安全，需要对用户在防护舱中出现的异常事件进行检测，以便于可以及时救治或报警。相关方案中，检测用户在语音关键事件检测防护舱内出现倒地事件的方案是：在防护舱的两侧面板上距离地面1米。这样，用户在进入到防护舱时，便进入到红外线发射器的感测范围内，进而，由于用户身体的遮挡。

    比如人名、地名、组织机构名、时间等。4、事件检测与主体抽取：事件检测与主体抽取即为同时抽取事件的触发词和事件的主体。5、注意力机制：注意力机制的本质来自于人类视觉注意力机制。当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时，人们会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。在计算某一序列表示时，注意力机制可以获得权重和序列位置的相关性。6、自注意力机制：自注意力机制是对注意力机制的改进，减少了对外部信息的依赖，更擅长捕捉数据或特征的内部相关性，无视词之间的距离直接计算依赖关系，能够学习一个句子的内部结构。7、span：span可认为是“一段区域，每个span具有一定的宽度”，就是对一段话进行固定长度的选取，比如一句话“我吃了面包，喝了牛奶”，如果span的宽度为2，则可以得到片段“我今”、“”、“天吃”等。8、span的划分：span的划分是指根据设定的span的大宽度，从小到大依次进行划分。比如span大宽度为8，则span的宽度为1-8，分别进行划分，可以得到多个span。9、span的分类：span的分类是指通过模型或特定的方法判断一条数据所属的类型即标签，一般而言，分类任务中的每条数据只属于一个类别。语音关键事件检测是什么？

    并判断当前时刻所采集到的当前帧图像是否包括目标对象，由于目标对象为：能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位，则可以基于当前帧图像判断当前时刻是否有用户进入目标防护舱。则当判断结果为是时，便可以基于当前帧图像，确定待分析图像，进而将该待分析图像输入到预设的检测模型中，得到当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。这样，由于检测模型是基于各个样本图像和各个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，因此，检测模型充分学习了样本图像和事件检测结果之间的对应关系。基于此，在本发明实施例中，利用采集到的真实图像来确定待分析图像，利用训练好的检测模型对待分析图像进行检测，便可以提高关于目标防护舱的事件检测结果的准确率。而上述事件检测结果中可以包括目标防护舱内所发生的事件类型，从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。需要说明的是，由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测，则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中，电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后，判断该图像是否包括目标对象，并在判断结果为是时，执行后续步骤s303-s304。然而，可以理解的，在某些时刻。语音关键事件检测主要是用在哪里的？海南电子类语音关键事件检测

语音关键事件检测辨别声音有效吗？湖北自主可控语音关键事件检测标准

    在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中，在介绍本申请实施例方案之前，可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍：1、事件类型及定义：事件类型是指不同的事件所属的类别，比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词：触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇，比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义：事件主体是指事件发生的主要参与方，也是与该事件联系为紧密的一方，定义为实体。如：“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”，这些事件中，“xx科技”即为该事件的主体，类型为“机构”，事件主体可以定义为多种实体类型。湖北自主可控语音关键事件检测标准