上海无限语音关键事件检测介绍

    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。语音关键事件检测的意义是什么？欢迎咨询！上海无限语音关键事件检测介绍

    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。浙江信息化语音关键事件检测服务标准语音关键事件检测有什么注意事项？欢迎来电咨询！

    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a1-a2：步骤a1：判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件；如果是，执行步骤a2；步骤a2：生成并发出与预设类型对应的报警信号。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，便可以进一步判断该事件类型是否包括预设类型的事件，并在判断结果为时是，生成并发出与预设类型对应的报警信息。例如，当电子设备确定当前时刻目标防护舱内出现的异常事件为用户倒地事件，而预设类型的事件也为用户倒地事件时，电子设备便可以判断得到：目标目标防护舱当前时刻发生的事件类型包括预设类型的事件。进而，电子设备便可以生成和发出与用户倒地事件对应的报警信号，例如，发出“请拨打120”的语音信息等。其中，电子设备生成并发出的报警信号可以有多种形式，例如，指示灯闪烁，发出语音信息，发出警报声等。这都是合理的。此外，为了能够更充分地了解异常事件发生前后，目标防护舱的内部情况，监控人员通常会在异常事件处理结束后，去查看目标防护舱的监控视频。然而，由于目标防护舱的监控视频具有大量的视频数据，且该数据数据还在实时增加，因此。

    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。语音关键事件检测技术能够识别音频中的特定声音模式，如掌声、笑声或特定词汇。

    虽然用户进入了目标防护舱，但是用户并没有在目标防护舱内停留，而是立刻离开了目标防护舱，又或者，在某个时刻，用户从目标防护舱前路过，而在此刻采集到的关于目标防护舱的图像恰好拍摄到用户投射到防护舱门上的影子。显然，在上述这些时刻，虽然电子设备获取的当前帧图像中存在目标对象，但是，电子设备可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生针对该目标对象所在的用户的异常事件，进而，不需要对这些时刻获取的关于目标防护舱的图像执行后续步骤s303-s304。因此，为了进一步节省电子设备的资源，减轻电子设备的运行负担，同时也为了避免误报，电子设备可以通过多种方式来确定执行步骤s303的条件。一种具体实现方式中，如图4所示，在上述步骤s303，基于当前帧图像，确定待分析图像之前，上述本发明实施例提供的一种事件检测方法还可以包括：s302a：判断当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像，是否均包含目标对象，如果是，执行上述步骤s303。在本实现方式中，在获取到当前帧图像后，电子设备便可以利用图像识别算法判断当前帧图像和当前帧图像之前的连续预设数量帧图像，是否均包含目标对象。其中，当判断结果为是时。语音关键事件检测技术可以帮助听力障碍者更好地理解和感知周围的声音环境。上海自主可控语音关键事件检测介绍

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    告警装置13在接收到告警指令后，可以输出与告警指令对应的告警信号。告警装置13通过输出告警信号，提醒游泳场馆内的救生员当前存在溺水事件的发生。在实际应用中，告警装置13可以为便携式的智能手环。当智能手环接收到告警指令后，可以输出振动信号。智能手环可以被佩戴在游泳馆救生员的手腕上。当智能手环振动时，救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。告警装置13也可以为智能手机。当智能手机接收到告警指令后，可以同时输出振动信号以及语音信号。救生员可以随身携带该智能手机。当智能手机输出振动信号及语音信号时，救生员即可获知当前有游泳者发生溺水。可以理解的是，告警装置13还可以为其他类型的终端。例如，告警装置13可以为游泳场馆内的广播台。当告警装置13接收到告警指令后，可以输出相应的告警信号，告警信号可以是振动信号、语音信号以及光信号中的至少一种。在判定目标人物溺水之后，若要及时进行应急营救，救生员需要及时地获知游泳者的溺水位置。在具体实施中，控制器12在判定目标人物溺水之后，还可以获取一次检测到目标人物出现在游泳池中的目标位置信息，并将目标位置信息输出至预先关联的告警装置13。上海无限语音关键事件检测介绍