语音关键事件检测基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • XFM-USBMEMS-6MIC
  • 封装形式
  • DIP
语音关键事件检测企业商机

    本发明涉及语音关键事件检测技术,特别是涉及一种事件语音关键事件检测。背景技术:当前,很多银行通过设置语音关键事件检测防护舱来为用户提供更便捷的金融服务。所谓防护舱,是一种离行式或在行式的智能化金融服务设施,其具有完善的结构设计,可以实现智能化控制和远程监控,保障内部atm(automatictellermachine,自动柜员机)及其它金融服务设备全天候安全、以及可靠地运行。其中,离行式是指设置在银行营业网点之外的地方,例如,住宅小区、校园、地铁站等公共场所;在行式是指设置在银行营业网点中。可以理解的,当用户进入语音关键事件检测防护舱进行金融活动时,有些时候会出现倒地、剧烈运动、破坏设备等异常事件,例如,老人突然身体不适晕倒、有人抢夺用户的银行卡、有人恶意破坏设备等情况。为了保障用户的人身和财产安全,需要对用户在防护舱中出现的异常事件进行检测,以便于可以及时救治或报警。相关方案中,检测用户在语音关键事件检测防护舱内出现倒地事件的方案是:在防护舱的两侧面板上距离地面1米。这样,用户在进入到防护舱时,便进入到红外线发射器的感测范围内,进而,由于用户身体的遮挡。语音关键事件检测是什么?北京移动语音关键事件检测内容

    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%。重庆数字语音关键事件检测设计语音关键事件检测的社会的作用有哪些?

    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。

    在本实现方式中,类图像为:当前帧图像和当前帧图像之前的连续m帧图像的多张图像,其中,m为正整数;或者,类图像为:当前帧图像。也就是说,在本实现方式中,电子设备可以将所获得的当前帧图像确定为待分析图像;此外,在获取到当前帧图像,并判断该当前帧图像包括目标对象后,电子设备可以判断所获取的关于目标防护舱的当前帧图像之前的连续m帧图像是否均包括目标对象,这样,便可以将当前帧图像和该m帧图像确定为待分析图像。这样,用于确定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内部空间的情况,进而提高事件检测的准确率。其中,m可以为任一正整数,例如,5,10等。s304:将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果;其中,检测模型为:基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。在确定待分析图像后,电子设备便可以将待分析图像输入到预设的检测模型中,得到关于目标防护舱的事件检测结果。具体的,在将待分析图像输入到预设的检测模型中后,电子设备可以得到预设的检测模型的输出结果,进而,根据该检测结果,电子设备便可以确定关于目标防护舱的事件检测结果。其中。语音关键事件检测运用成熟度如何?

    直至电子设备判断预设时长内采集到的连续多帧图像中均包含相同的目标对象后,电子设备继续获得下一帧图像,即预设时长后的当前时刻对应的当前帧图像,并判断该当前帧图像中是否包括预设时长内采集到的连续多帧图像所包含的目标对象。这样,当判断结果为是时,电子设备便可以继续执行后续步骤s303。当前,光流法是图像分析领域中被重点关注的一种方法,所谓光流是指图像亮度模式的表观运动。可以理解的,当用户在防护舱中进行各类金融活动时,用户的某些身体部位也是运动的,例如,手指等。光流表达了图像的变化,可以引申出光流场。所谓光流场是指图像中所有像素点构成的一种二维(2d)瞬时速度场,其中的二维速度矢量是景物中可见点的三维速度矢量在成像表面的投影。这样,光流不包含了被观察物体的运动信息,而且还包含有关景物三维结构的丰富信息。因此,在本发明实施例中也可以引入光流法。可选的,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中,还可以包括如下步骤d1:步骤d1:每当获取到一帧图像时,利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像,得到该帧图像对应的光流图;由于光流包含被观察物体的运动信息,因此,光流图表征的是两帧图像之间的变化。语音关键事件检测工具使用。北京电子类语音关键事件检测哪里买

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    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。北京移动语音关键事件检测内容

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