四川自主可控语音关键事件检测供应

    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。语音关键事件检测是什么？四川自主可控语音关键事件检测供应

    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。湖南无限语音关键事件检测特征语音关键事件检测在我国是如何发展的？

    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。

    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％。语音关键事件检测的难点有哪些？

    控制器12分别与n个摄像头11以及m个第二摄像头14通信连接，从而可以获取n个摄像头11实时采集的图像以及m个第二摄像头14实时采集的图像。下面对本实用新型实施例中提供的溺水事件检测系统的工作原理进行说明。由本实用新型上述实施例中可知，控制器12可以接收到n个摄像头11以及m个第二摄像头14实时采集的图像。控制器12可以根据n个摄像头11采集到的图像，从中识别出目标人物，进而获取目标人物在游泳池中的具置。具体的识别目标人物的算法可以参照现有的人脸识别算法，本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中，在检测到目标人物之后，控制器12可以对目标人物进行，以实时获取目标人物的图像。在对目标人物进行的过程中，控制器12可以实时获取目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。人物算法以及沉浮频率统计方法均可以采用现有的方法进行。例如，在实际应用中可知，游泳者在游泳时，需要频繁露出水面换气。当游泳者露出水面时，可以视为游泳者浮出水面；当游泳者潜水时，可以视为游泳者沉入水面。因此，控制器12可以根据目标人物的浮出水面的频率和沉入水面的频率，确定目标人物相对于游泳池水面的沉浮频率。在具体实施中，控制器12可以根据多个摄像头11采集到的图像。语音关键事件检测的效果如何？四川新一代语音关键事件检测内容

语音关键事件检测的运用多吗？四川自主可控语音关键事件检测供应

    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。四川自主可控语音关键事件检测供应

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