山东数字语音关键事件检测服务标准

时间:2023年11月25日 来源:

    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。语音关键事件检测的应用步骤是如何的?山东数字语音关键事件检测服务标准

    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,便可以提高关于目标防护舱的事件检测结果的准确率。而上述事件检测结果中可以包括目标防护舱内所发生的事件类型,从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。需要说明的是,由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测,则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中,电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后,判断该图像是否包括目标对象,并在判断结果为是时,执行后续步骤s303-s304。然而,可以理解的,在某些时刻。河北数字语音关键事件检测内容语音关键事件检测的效果如何?

    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。

    监控人员往往需要花费很久的时间才能在监控视频中准确定位到异常事件所对应的视频内容。这样,为了减少监控人员在查看视频时所耗费的时间,当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时,电子设备可以采取多种方式对异常事件所发生的时间进行标记。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b1:步骤b1:对当前帧图像进行截图,并为所得到的截图添加标签,其中,标签包括:采集当前帧图像的采集时间和所发生异常事件类型对应的类型标签。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,便可以对当前帧图像进行截图,并通过标签对所得到的截图进行标记,该标签中包括:当前时刻的时间信息和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,确定该事件类型对应的截图的标签,进而,根据该标签中的时间信息,确定该异常事件发生的时间。进一步的,监控人员便可以根据所确定的时间,直接调取与该时间对应的监控视频的视频内容。这样。语音关键事件检测技术怎么样?欢迎来电咨询!

    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。智能语音质检都有什么功能?欢迎来电咨询!安徽自主可控语音关键事件检测特征

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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。山东数字语音关键事件检测服务标准

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