无限语音关键事件检测内容

时间:2024年01月06日 来源:

    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。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:视频标记模块,用于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,在关于目标防护舱的监控视频中,为当前帧图像添加第二标签,其中,第二标签包括:所发生异常事件类型对应的类型标签。相应于上述本发明实例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种电子设备,如图7所示,包括处理器701、通信接口702、存储器703和通信总线704,其中,处理器701,通信接口702,存储器703通过通信总线704完成相互间的通信,存储器703,用于存放计算机程序;处理器701,用于执行存储器703上所存放的程序时,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。上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect,pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture,eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图中用一条粗线表示,但并不表示有一根总线或一种类型的总线。语音关键事件检测算法的性能评估通常包括准确率、召回率和F1分数等指标。无限语音关键事件检测内容

    在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上,该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的,其它的步骤顺序也是可能的。因此,说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外,针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤,本领域技术人员可以容易地理解,这些顺序可以变化,并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中,在介绍本申请实施例方案之前,可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍:1、事件类型及定义:事件类型是指不同的事件所属的类别,比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词:触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇,比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义:事件主体是指事件发生的主要参与方,也是与该事件联系为紧密的一方,定义为实体。如:“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”,这些事件中,“xx科技”即为该事件的主体,类型为“机构”,事件主体可以定义为多种实体类型。广西自主可控语音关键事件检测供应语音关键事件检测有哪些关键技术?欢迎咨询!

    电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果可以为:关于未发生异常事件的结果,即目标防护舱内未发生异常情况;相对应的,电子设备在上述步骤s304中得到的事件检测结果也可以为:关于发生异常事件的结果,即目标防护舱内发生异常情况。可选的,一种具体实现方式中,上述事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果。具体的,当事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果时,则在上述步骤s304中,上述检测模型可以直接输出:未发生异常事件,这样,电子设备便可以确定目标防护舱内未发生异常事件。可选的,另一种具体实现方式中,上述事件检测结果为:关于发生异常事件的结果。具体的,当事件检测结果为:关于发生异常事件的结果时,则在上述步骤s304中,上述检测模型可以直接输出:发生异常事件,这样,电子设备便可以确定目标防护舱内发生异常事件。显然,在上述实现方式中,电子设备能够确定目标防护舱内是否发生异常事件,而不能确定当发生异常事件时,该异常事件的事件类型。因此,为了便于监控人员能够有针对性地对防护舱内所发生的异常事件进行处理,降低用户的人身伤害和财产损失,电子设备不但可以检测目标防护舱内是否发生异常事件。

    用于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。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重,计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积,并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积;结果确定子单元,用于计算乘积和第二乘积的和值,基于和值,确定关于目标防护舱的事件监测结果。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,用于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,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,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,用于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,对当前帧图像进行截图。通过分析语音信号的频率、幅度和持续时间等特征,语音关键事件检测系统能够识别出不同的声音事件。

    当目标人物的沉浮频率偏离目标频率值时,也即目标人物沉浮频率过高或沉浮频率过低,目标人物均存在溺水的可能性。在具体实施中,游泳者在正常游泳时,泳姿可能会发生变化,但是泳姿通常是正常的,例如,游泳者在某一时间段进行蛙泳,之后一段时间进行仰泳。若游泳者出现溺水时,其对应的泳姿会出现异常。因此,在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且目标人物的泳姿信息异常时,控制器12可以判定目标人物发生溺水。在具体实施中,若在目标人物所处的理论位置范围内没有检测到目标人物,且没有检测到目标人物的时间超过预设时长时,目标人物也可能会发生溺水。在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且在预设时长内在所述理论位置范围内没有检测到目标人物时,控制器12也可以判定目标人物发生溺水。在实际应用中,预设时长可以根据具体的应用场景进行设定。例如,预设时长设置为15s。又如,预设时长设置为20s。需要说明的是,在本实用新型实施例中,控制器12执行的算法运算操作均可以采用现有的公知技术所实现。在具体实施中,在判定目标人物溺水之后,控制器12可以向预先关联的告警装置13输出告警指令。利用语音关键事件检测技术,我们可以自动提取音频中的情感信息,如愤怒、快乐或悲伤等。云南移动语音关键事件检测供应

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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。无限语音关键事件检测内容

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