河北电子类语音关键事件检测供应

    还可以在检测到发生异常事件时，确定所发生的异常事件的事件类型。即事件检测结果为：关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。这样，电子设备可以根据检测模型的输出结果，确定目标防护舱内发生哪种异常事件。可选的，一种具体实现方式中：在上述步骤s304中，上述检测模型可以直接输出：所发生的异常事件的类型，这样，电子设备便可以直接确定目标防护舱内用户出现的异常事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。例如，倒地事件；这样，电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可选的，另一种具体实现方式中：在上述步骤s304中，在训练检测模型时，可以预先设定多种类型的异常事件，则上述检测模型可以直接输出：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率。其中，正常事件表示目标防护舱内未发生异常事件。这样，电子设备便可以将概率比较高的事件确定为目标防护舱内用户出现的事件的类型，并将该类型作为：关于目标防护舱的事件检测结果。显然，当正常事件概率比较高时，则可以确定目标防护舱内未发生异常事件，当某类型的异常事件的概率比较高时，则可以确定目标防护舱内发生该类型异常事件。例如，正常事件概率5％。语音关键事件检测在机关单位的使用。河北电子类语音关键事件检测供应

    并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本申请所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。本申请包括并设想了与本领域普通技术人员已知的特征和元件的组合。本申请已经公开的实施例、特征和元件也可以与任何常规特征或元件组合，以形成由权利要求限定的独特的发明方案。任何实施例的任何特征或元件也可以与来自其它发明方案的特征或元件组合，以形成另一个由权利要求限定的独特的发明方案。因此，应当理解，在本申请中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。因此，除了根据所附权利要求及其等同替换所做的限制以外，实施例不受其它限制。此外，可以在所附权利要求的保护范围内进行各种修改和改变。此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而。河北电子类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？

    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。

    基于光流图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g21-g23：步骤g21：将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像；步骤g22：将辅助图像输入到预设的场景检测模型中，得到场景检测模型输出的检测结果；步骤g23：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，确定当前时刻，关于目标防护舱的事件检测结果。其中，关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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的融合过程等，可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法，本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图，如图6所示，该装置可以包括如下模块：图像获取模块610，用于实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；图像检测模块620，用于检测当前帧图像是否包含目标对象，其中，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；如果是，触发图像确定模块；图像确定模块630。语音关键事件检测的运用多吗？

    本文涉及事件数据处理技术，尤指一种语音关键事件检测检测方法和装置。背景技术：互联网上每天都会产生大量的新闻数据，描述许多已经发生的事件。但由于事件种类繁多，无法快速而且准确地分辨事件的类型以及事件中的主体。对发生的公共事件或者特定行业内所发生的事件进行区分和主体识别，不仅有助于实时把握事件的发展趋势以及整个行业的发展方向，也可辅助高层决策，降低风险，具有重要的实际应用价值和研究意义。现有进行语音关键事件检测的方法大都辅助使用已有的自然语言处理工具，但是在实际应用中并不能通过这些工具预先处理好。事件的类型往往可以从一些关键词中获取，比如”杀”，“袭击”等，这类词就被称为触发词。因此快速准确地识别出这些触发词就极其重要。现有的语音关键事件检测识别方法：基于图神经网络的模型；[2]基于深度学习、注意力机制、序列标注的模型等。现有方法存在以下缺点：1、现有方法只进行事件类型检测即事件触发词，并没有进行事件主体抽取，任务单一，不具备较强的实际应用价值。2、现有方法大都使用特定的自然语言处理工具，如jieba,ltp,standfordnlp等首先对句子进行分词，建立依存树，然后再将这些特征输入模型。语音关键事件检测的意义是什么？河北电子类语音关键事件检测供应

语音关键事件检测在国际上的运用如何？河北电子类语音关键事件检测供应

    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。河北电子类语音关键事件检测供应

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