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

    本申请提供了一种事件检测方法,如图1所示,所述方法可以包括s101-s105:s101、获得语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中,在获得语句的向量化语义表示w1之前,可以首先对要进行事件抽取的数据进行预处理。在本申请的示例性实施例中,所述方法还可以包括:预先将触发词的类型划分为x种,将事件主体的类型划分为y种,其中,x、y均为正整数;在获得语句的向量化语义表示w1之前,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,假设触发词的类型(可以称为事件类型)数为n_event=10,即x=10,事件主体的类型(可以称为实体类型)数为n_entity=20,即y=20,则一共有10+20=30种类型。在本申请的示例性实施例中,可以首先对数据进行span的划分。以单个句子为例,假如设定span的大宽度max_span_width=8,则可以得到多个span,需要对每个span进行标记,即确定每个span是否是触发词、事件主体还是其他类型(other类型)。在进行分类时,一共有30种类型,加上other类型一共31种。智能语音质检都有什么功能?广东自主可控语音关键事件检测哪里买

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    第二类图像中各个图像均为:基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的光流图。具体的,在本实现方式中,第二类图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;其中,n为正整数;或者,第二类图像为:光流图。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的光流图确定为待分析图像;此外,在获取到光流图后,电子设备可以判断光流图之前的连续n帧光流图是否均是基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的,当判断结果为是时,电子设备也可以将包括光流图和该连续n帧光流图的多张图像确定为待分析图像。这样,用于确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张,可以更充分地反映目标防护舱中用户的运动变化情况,进而提高事件检测的准确率。其中,n可以为任一正整数,例如,5,10等。基于上述对步骤s304中的说明中,对检测模型模型的描述内容,可以确定不同类型和数量的待分析图像,所利用的检测模型不同。进一步的,针对不同的待分析图像,则上述步骤s304的实现方式不同。下面,针对不同类型和数量的待分析图像,对上述步骤s304的具体执行方式,以及待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。海南光纤数据语音关键事件检测服务标准语音关键事件检测就找鱼亮科技,服务体系完善!欢迎来电咨询!

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    在本实现方式中,类图像为: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,其中,m为正整数;或者,类图像为:当前帧图像。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像;此外,在获取到当前帧图像,并判断该当前帧图像包括目标对象后,电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象,这样,便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样,用于确定关于目标防护舱的事件检测结果的待分析图像为多张,可以更充分地反映目标防护舱内部空间的情况,进而提高事件检测的准确率。其中,m可以为任一正整数,例如,5,10等。s304:将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果;其中,检测模型为:基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。在确定待分析图像后,电子设备便可以将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果。具体的,在将待分析图像输入到预设的检测模型中后,电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果,进而,根据该检测结果,电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。

    电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱,则在当前时刻,目标防护舱内可能发生异常事件,这样,电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是,在本实现方式中,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302a,对此,本发明实施例不做具体限定。其中,上述预设数量可以为任一正整数,例如,5,10等,这都是合理的。下面,对电子设备执行上述步骤s302a的具体过程进行说明:电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后,判断该图像中是否包含目标对象。进而,在获取该图像的下一帧图像后,判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推,直至电子设备判断连续预设数量帧图像后中均包含相同的目标对象后,电子设备继续获得下一帧图像,即采集完连续预设数量帧图像后的当前时刻对应的当前帧图像,并判断该当前帧图像中是否包括前连续预设数量帧图像所包含的目标对象。这样,当判断结果为是时,电子设备便可以继续执行后续步骤s303。另一种具体实现方式中,如图5所示。本实用新型涉及监控技术领域,尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。

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    n个摄像头11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,n个摄像头11还可以采用其他的无线通信协议与控制器12进行无线通信,本实用新型实施例不做赘述。在具体应用中,可以在游泳池壁的四周均匀设置摄像头11。通过设置的n个摄像头,可以采集水平方向上游泳池内的图像。在具体实施中,在设置n个摄像头11时,在垂直方向上,每一个摄像头11所设置的位置与游泳池水面之间的距离可以均小于预设值。摄像头11所设置的位置可以位于游泳池水面以下,也可以位于游泳池水面以上,还可以位于游泳池水面附近。在设置摄像头11时,可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以下,且与游泳池水面的垂直距离小于预设值;也可以将n个摄像头11均设置在游泳池水面以上,且与游泳池水面的垂直距离小于预设距离;还可以将n个摄像头11中的一部分设置在游泳池水面以下,其余部分设置在游泳池水面以上。在本实用新型实施例中,预设值可以为50厘米,也可以为40厘米或30厘米。可以理解的是,预设值还可以为其他值,可以根据具体的应用场景设定不同的预设值。在具体实施中,在水平方向上,多个摄像头11可以均匀排列。语音关键事件检测在哪些地区被大力推广?湖北新一代语音关键事件检测内容

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    该m+1帧图像便可以组成一个样本图像组,并进一步确定该样本图像组的事件检测结果为:采集该m+1帧图像时,该防护舱内发生的事件类型。具体的,当待分析图像为:当前帧图像,则场景图像检测模型为:采用各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个样本图像为一帧场景图像。其中,针对至少一个防护舱,在该防护舱中发生各类事件时,采集一帧关于该防护舱的图像,并将采集该图像时,该防护舱内发生的事件类型作为该图像的事件检测结果,这样,便可以得到一个样本图像组及样本图像组的事件检测结果。实施例二:待分析图像为上述第二类图像,即待分析图像为:至少包含光流图的光流图;则上述步骤s303,包括如下步骤g1-g2:步骤g1:将待分析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;步骤g2:基于光流图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对应的光流图,则在本实施例二中,所采用的检测模型即为预设的光流图检测模型,且用于训练该光流图检测模型的各个第二样本图像组中所包括的图像即为光流图。需要说明的是。广东自主可控语音关键事件检测哪里买

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