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

    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;可以理解的,在某些时刻,目标防护舱内可能并不存在用户,则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此,为了节省电子设备的资源,减轻电子设备的运行负担,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对当前帧图像进行检测,判断当前帧图像是否包含目标对象。其中,当判断结果为是时,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,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302,对此,本发明实施例不做具体限定。此外,根据实际情况中,根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置,上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如,当图像采集设备安装在舱顶时,该目标对象可以是用户的头肩部;当图像采集设备安装在舱壁时,目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303:基于当前帧图像,确定待分析图像;其中,待分析图像为:关于目标防护舱及目标对象的图像。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。语音关键事件检测是什么?湖北信息化语音关键事件检测标准

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    通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory,ram),也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory,nvm),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。上述的处理器可以是通用处理器,包括处理器(centralprocessingunit,cpu)、网络处理器(networkprocessor,np)等;还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing,dsp)、集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。需要说明的是,在本文中,诸如和第二等之类的关系术语用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含。河北信息化语音关键事件检测语音关键事件检测一般应用在什么行业?

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    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。

    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。语音关键事件检测的设备有哪些?

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    将w2与w4进行横向拼接得到终的语义表示w3,w3的维度可以为[n,2*d1]。在本申请的示例性实施例中,自注意力机制计算具体可以包括:将w2分别进行多次(如三次)线性变换得到w21、w22、w23,然后可以执行矩阵相乘运算得到w4=(w22*w23t)*w21,w3=w2||w4。s105、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。在本申请的示例性实施例中,得到步骤s104的span的表示w3后,可以使用两层全连接神经网络和softmax层对span进行分类。在本申请的示例性实施例中,如果如步骤s101中所述,预先对数据进行了预处理,即预先对数据进行了span分类和标记,则在训练阶段,可以将分类结果与预处理过程所得的带有标记的span进行误差计算和反向传播,并进行参数更新操作完成训练过程。在本申请的示例性实施例中,在预测阶段,根据分类的结果即可得到每个span的类型。softmax的输出是每个span所属对应类型(预处理过程获得的带类型标记的span)的概率。语音关键事件检测对社会的好处说明。湖北信息化语音关键事件检测标准

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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。湖北信息化语音关键事件检测标准

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