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

    可以获取概率大值的索引所对应的类型即可。本申请实施例通过双向lstm网络或者bert得到句子的向量化语义表示,然后进行span的划分从而得到多个语义片段,然后对每个语义片段进行平均池化得到每个span的表示,使用自注意力机制获取不同span之间的关系从而得到深层的语义表示,后使用两层全连接网络进行分类操作从而确定每个span是否为某一事件的触发词或者是事件主体。本申请实施例公开了一种采用span划分方式,同时抽取事件触发词和事件主体的事件检测方法,至少具有以下优势:1、同时抽取事件触发词和事件的主体,可获取更加有用的信息,具有较强的实际应用价值。2、在数据处理和建模的过程中不使用现有的自然语言处理工具,使得操作简单,也避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题,同时也更加符合真实应用场景。3、通过划分span的方式,完美解决了序列标注存在的问题,效率更高,适用性更强。本申请还提供了一种事件检测装置1,如图2所示,可以包括处理器11和计算机可读存储介质12,所述计算机可读存储介质12中存储有指令,当所述指令被所述处理器11执行时,实现上述任意一项所述的事件检测方法。本领域普通技术人员可以理解。语音关键事件检测在社会治安方面是否有作用?海南自主可控语音关键事件检测是什么

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    便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。另一种具体实现方式中,上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括如下步骤c2:步骤c2:在关于目标防护舱的监控视频中,为当前帧图像添加第二标签,其中,第二标签包括:所发生异常事件类型对应的类型标签。当用于采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备和用于对目标防护舱进行监控的摄像头为同一设备时,电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像即为关于目标防护舱的监控视频中的每个视频帧。这样,当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型后,便可以通过第二标签对当前帧图像进行标记,该第二标签中包括:当前时刻目标防护舱内出现的异常事件的类型的类型标签。这样,当监控人员需要查看目标防护舱的监控视频中与该异常事件对应的视频内容时,便可以直接通过异常事件的类型标签,在监控视频的进度条上查找该类型标签对应的视频帧的录制时间。进一步的,监控人员便可以根据所查找到的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样,便可以极大地减少监控人员在查看视频时所耗费的时间。以上可见,应用本发明实施例提供的方案,实时获取目标防护舱的图像。广东语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测技术怎么样?

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    缺点在于:首先处理繁琐,其次这些工具在处理的过程中本身具有一定的误差,因此在后续建模分析的过程中会存在误差累积的问题。3、基于序列标注的一系列模型很难解决事件主体存在交叉的情况,比如“北京的法院”为一个事件主体(机构),但是“北京”本身也是一种主体/实体(地名)。技术实现要素:本申请提供了一种事件检测方法和装置,能够获取更加有用的信息,具有较强的实际应用价值;在数据处理和建模的过程中操作简单,避免了因使用自然语言处理工具而导致的误差累积的问题;通过划分span的方式,完美解决了序列标注存在的问题,效率更高,适用性更强。本申请提供了一种事件检测方法,所述方法可以包括: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;使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算,得到每个span的新的语义表示w3;对所述新的语义表示w3进行span分类,确定每个span是否为一个事件的触发词或事件主体。在本申请的示例性实施例中,所述获得语句的向量化语义表示w1可以包括:通过双向lstm网络模型或bert模型获得语句的向量化语义表示w1。

    语音关键事件检测JLayer和LayerUI结合起来可以检测任意区域上发生的事件(包括嵌套的子组件),这些类共同提供了4个方法来检测事件。·publicvoidsetLayerEventMask(longlayerEventMask)调用这个JLayer方法时必须使用位掩码AWTEvent常量选择它检测到的事件类型,如:setLayerEventMask(|);可以检测到按键和焦点改变事件。·publicvoidinstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法通常放在setLayerEventMask()方法之前,这个方法类的代码首先调用超类方法((c);),然后是引用JLayer的JComponent参数,使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask();返回的结果。·publicvoiduninstallUI(JComponentc)这个LayerUI方法放在没有参数的setLayerEventMask()方法后,这个方法内的代码首先调用超类方法((c);),然后是引用JLayer的JComponent参数,使用setLayerEventMask():((JLayer)c).setLayerEventMask(0);返回的结果。·publicvoideventDispatched(AWTEvente,Jlayerl)只要前面注册的事件发生了,就会调用这个LayerUI方法,在这个方法中插入的代码负责响应事件,并恰当地更新层,更新了不同的绘制属性(如颜色)后,通过传递给这个方法的JLayer参数调用repaint()方法重新绘制。语音关键事件检测在哪些地区被大力推广?

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    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,可以根据设定的span的大宽度max_span_width=8对步骤s101得到的语义表示w1进行划分。划分方法可以包括:span的宽度从1至max_span_width依次在向量w1上进行选取,得到n个span的语义表示,即span_embedding。s103、对多个语义片段进行平均池化,得到每个span的表示w2。在本申请的示例性实施例中,因每个span的宽度不一样(span_embedding的维度可以为[sw,d1],其中sw取值为1~max_span_width),因此可以对这n个span的语义表示进行平均池化处理,从而得到这n个span的表示w2,w2的维度可以为[n,d1]。s104、使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算,得到每个span的新的语义表示w3。在本申请的示例性实施例中,该自注意力机制可以为自注意力加权计算。在本申请的示例性实施例中,可以将步骤s103所得的span的表示w2通过自注意力机制(自注意力加权计算)计算得到新的表示w4。语音关键事件检测用到了哪些技术?广东语音关键事件检测哪里买

语音关键事件检测一般设置在哪些地方?海南自主可控语音关键事件检测是什么

    使得每一个摄像头能够采集到泳池内相同面积的图像。例如,在游泳池的一侧壁上,均匀设置有4个摄像头11,4个摄像头11均设置在游泳池水面以上,4个摄像头11的高度相等,且水平方向上4个摄像头11等间距排列。给出了本实用新型实施例中的一种摄像头11安装位置。图2中,4个摄像头依次为21、22、23、24,在水平方向上四个摄像头等间距排列,且均设置在游泳池壁20上。需要说明的是,在设置多个摄像头11时,可以获取所有摄像头11采集到的图像,并判断所有摄像头11采集到的图像的总和是否覆盖了整个游泳池,也即判断所有摄像头11采集到的图像是否存在盲区。若存在盲区,则可以对多个摄像头11的安装位置进行调整,或者对多个摄像头11的图像采集角度进行调整,也可以增加摄像头11的数量以将盲区覆盖。在具体实施中,溺水事件检测系统还可以包括m个第二摄像头14,m为正整数。m个第二摄像头14与控制器12可以通过有线连接的方式进行通信,也可以通过无线连接的方式进行通信。在本实用新型实施例中,m个第二摄像头14与控制器12通过无线连接的方式进行通信。m个第二摄像头14与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是。海南自主可控语音关键事件检测是什么

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