河南语音关键事件检测介绍
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。语音关键事件检测在机关单位的使用。河南语音关键事件检测介绍
与所述控制器通信连接，适于在接收到所述控制器输出的告警指令时执行告警操作；所述告警装置由救生人员佩戴或设置在游泳场馆中。可选的，所述溺水事件检测装置还包括：m个第二摄像头，均与所述控制器耦接，设置在所述游泳池水面的上方，且在垂直方向上与所述游泳池水面的距离大于所述预设值；所述m个第二摄像头适于从上向下采集所述游泳池内的图像。可选的，所述n个摄像头均匀分布在所述游泳池壁上。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面上方。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头均设置在所述游泳池水面下方。可选的，在水平方向上，所述n个摄像头中的一部分均设置在所述游泳池水面上方，另一部分均设置在所述游泳池水面下方。可选的，所述预设值为0～50厘米。可选的，所述m个第二摄像头设置在游泳池水面上方2～5米。可选的，所述n个摄像头与所述控制器无线通信连接，所述m个第二摄像头与所述控制器无线通信连接。可选的，所述告警装置包括以下至少一种：智能手环、智能手机、广播台。与现有技术相比，本实用新型的技术方案具有以下优点：通过n个摄像头实时采集图像，控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。浙江数字语音关键事件检测标准语音关键事件检测领域有哪些？
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。
存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方面提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。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，并判断当前时刻所采集到的当前帧图像是否包括目标对象，由于目标对象为：能够表征用户进入目标防护舱的用户身体部位，则可以基于当前帧图像判断当前时刻是否有用户进入目标防护舱。则当判断结果为是时，便可以基于当前帧图像，确定待分析图像，进而将该待分析图像输入到预设的检测模型中，得到当前时刻，关于目标语音关键事件检测防护舱的事件检测结果。这样，由于检测模型是基于各个样本图像和各个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型，因此，检测模型充分学习了样本图像和事件检测结果之间的对应关系。基于此，在本发明实施例中，利用采集到的真实图像来确定待分析图像，利用训练好的检测模型对待分析图像进行检测。语音关键事件检测用到了哪些技术？
每种类型与某一数字对应，以便于计算机的处理，则可以分别标记为[0,1,2,3,4,...,29,30]。在本申请的示例性实施例中，因计算机无法直接处理中文，因此可以将句子(语句)中每一个单词转化为数字的映射。即，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，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。在本申请的示例性实施例中，在通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1之前，所述方法还可以包括：将语句中的m个字符随机初始化为一个维度为[m，n]的n维向量d，其中，对于从0到m-1的索引id，每个id对应一个不同的字符；对于长度为s的语句，该语句中每一个字符能够在向量d中找到对应的id，从而获得维度为[s，d]的向量。在本申请的示例性实施例中，通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1可以包括：将维度为[s，d]的向量输入预设的双向lstm神经网络，将所述双向lstm神经网络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，假设语料中一共有20000个不同的字符(汉字和/或单词，可以包括其他常用符号)，每个字符可以随机初始化为一个300维的向量，则可以得到一个维度为[20000。语音关键事件检测有哪些关键技术？信息化语音关键事件检测供应
语音关键事件检测的不足之处。河南语音关键事件检测介绍
在本申请的示例性实施例中，在通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1之前，所述方法还可以包括：将语句中的m个字符随机初始化为一个维度为[m，n]的n维向量d，其中，对于从0到m-1的索引id，每个id对应一个不同的字符；对于长度为s的语句，该语句中每一个字符能够在向量d中找到对应的id，从而获得维度为[s，d]的向量。在本申请的示例性实施例中，通过双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1可以包括：将维度为[s，d]的向量输入预设的双向lstm神经网络，将所述双向lstm神经网络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，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，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，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。河南语音关键事件检测介绍
深圳鱼亮科技有限公司位于龙华街道清华社区建设东路青年创业园B栋3层12号，交通便利，环境优美，是一家服务型企业。是一家有限责任公司（自然）企业，随着市场的发展和生产的需求，与多家企业合作研究，在原有产品的基础上经过不断改进，追求新型，在强化内部管理，完善结构调整的同时，良好的质量、合理的价格、完善的服务，在业界受到宽泛好评。公司始终坚持客户需求优先的原则，致力于提供高质量的智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪。深圳鱼亮科技自成立以来，一直坚持走正规化、专业化路线，得到了广大客户及社会各界的普遍认可与大力支持。