语音关键事件检测基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
语音关键事件检测企业商机

    根据设定的span宽度,对语句进行span划分,以将语句划分为多个span,并对每个span进行标记;其中,每个标记表示x+y+1种类型中的任意一种,1表示所述触发词的类型和所述事件主体的类型以外的其他类型。在本申请的示例性实施例中,所述对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段可以包括:获取设定的span的大宽度max_span_width;根据span的宽度从1到max_span_width依次在所述向量化语义表示w1上进行选取,获得多个span的语义表示span_embedding。在本申请的示例性实施例中,所述对所述新的语义表示w3进行span分类可以包括:使用两层全连接神经网络和softmax层对每个span进行分类;其中,在训练阶段,将分类结果与带有标记的span进行误差计算和反向传播。本申请还提供了一种事件检测装置,可以包括处理器和计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当所述指令被所述处理器执行时,实现上述任意一项所述的事件检测方法。与相关技术相比,本申请可以包括:获得语句的向量化语义表示w1;对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段;对多个语义片段进行平均池化,得到每个span的表示w2。语音关键事件检测用到了哪些技术?安徽无限语音关键事件检测服务标准

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    实施例一:待分析图像为上述类图像,即待分析图像为至少包含当前帧图像的目标防护舱的图像:则上述步骤s304,包括如下步骤f1-f2:步骤f1:将待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中,得到场景图像检测模型输出的检测结果;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;其中,由于待分析图像为目标防护舱的场景图像,则在本实施例一中,所采用的检测模型即为预设的场景图像检测模型,且用于训练该场景图像检测模型的各个样本图像组中所包括的图像可以称为场景图像。需要说明的是,场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中的图像与待分析图像的图像数量相同,各个样本图像组中的图像为:所采集到的关于防护舱的图像。具体的,当待分析图像为:当前帧图像和当前帧图像之前的连续m帧图像的多张图像,则场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中包括m+1帧场景图像。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,采集m+1帧关于该防护舱的图像,这样。广州自主可控语音关键事件检测服务标准语音关键事件检测一般设置在哪些地方?

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    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语音关键事件检测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。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。为一种防护舱的实物图;(a)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的竖直剖面;(b)为一种用于实时采集关于防护舱的图像的图像采集设备的安装位置的水平剖面示意;为本发明实施例提供的一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的另一种事件检测方法的流程;为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图;为本发明实施例提供的一种电子设备的结构。具体实施方式下面将结合本发明实施例中,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

    300]的向量d,其中对于索引id从0至19999,每个id对应一个不同的汉字。那么对于一句话(长度为s)中的每一个字符,都可以在d中找到对应的id,从而获取对应的向量,因此可以得到一个维度为[s,300]的向量。然后可以使用双向lstm神经网络得到句子的语义表示向量w1。在本申请的示例性实施例中,通过bert模型获得语句的向量化语义表示w1可以包括:将语句直接输入所述bert模型,将所述bert模型的输出作为语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中,使用bert模型时,可以将句子直接输入至bert模型,bert模型的输出即可以作为句子的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中,所述向量化语义表示w1的维度可以为[s,d1];其中,当通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1时,d1为2*lstm隐层节点数;当通过bert模型获得语句的向量化语义表示w1时,d1=768。在本申请的示例性实施例中,设以上两种方法得到的语义表示为w1,则,1的维度为[s,d1],其中s为句子长度;如果使用双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1,则d1为2*lstm隐层节点数,如果使用bert模型获得语句的向量化语义表示w1,则d1=768。s102、对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段。语音关键事件检测在我国是如何发展的?

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    光流图检测模型为:采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个第二样本图像为一帧光流图。需要说明的是,下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中,上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232:f231:根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重,计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积,并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积;f232:计算乘积和第二乘积的和值,基于和值,确定关于目标防护舱的事件监测结果。在本实现方式中,当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为:正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时,电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重,计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积,作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积;并根据预设的光流图检测模型的权重,计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积,作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而,计算乘积和第二乘积的和值。语音关键事件检测的效果如何?广州自主可控语音关键事件检测服务标准

语音关键事件检测和摄像头有联系吗?安徽无限语音关键事件检测服务标准

    本发明实施例提供的一种事件检测方法可以引用于任一能够利用模型进行图像检测的电子设备,例如,平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等,这都是合理的。为了描述方便,以下简称电子设备。需要说明的是,当前存在多台投入使用的防护舱,而针对每台防护舱都可以采用本发明实施例提供的一种事件检测方法来对关于该防护舱的事件进行检测。其中,每台电子设备可以只针对一台防护舱,检测关于该防护舱的事件;也可以针对多台防护舱,分别检测关于该多台防护舱的事件。这都是合理的。具体的,当一台电子设备针对多台防护舱,分别检测关于该多台防护舱的事件时,可以为每台防护舱添加标签,进而,确定的每台防护舱对应的待分析图像中也会携带有该防护舱的标签。这样,电子设备便可以区分每台防护舱对应的待分析图像,进而,确定关于每台防护舱的事件检测结果。其中,每台防护舱都是该电子设备对应的目标防护舱。而针对每台防护舱,电子设备均采用本发明实施例提供的事件检测方法对关于该防护舱的事件进行检测。为了便于理解,图3所示的流程图,便是从电子设备对关于一台目标防护舱的事件进行检测的角度,对本发明实施例的一种事件检测方法进行说明。如图3所示。安徽无限语音关键事件检测服务标准

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