重庆量子语音关键事件检测特征

时间:2021年11月11日 来源:

    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。语音关键事件检测的意义是什么?重庆量子语音关键事件检测特征

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    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;可以理解的,在某些时刻,目标防护舱内可能并不存在用户,则可以确定在这些时刻目标防护舱内不会发生异常事件。因此,为了节省电子设备的资源,减轻电子设备的运行负担,在获取到当前帧图像后,电子设备便可以利用图像识别算法对当前帧图像进行检测,判断当前帧图像是否包含目标对象。其中,当判断结果为是时,电子设备可以确定存在用户进入目标防护舱,则在当前时刻,目标防护舱内可能发生异常事件,这样,电子设备便可以继续执行步骤s303。需要说明的是,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像中是否包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302,对此,本发明实施例不做具体限定。此外,根据实际情况中,根据采集关于目标防护舱的图像的图像采集设备的安装位置,上述目标对象所指示的具体的用户身体部位可以不同。例如,当图像采集设备安装在舱顶时,该目标对象可以是用户的头肩部;当图像采集设备安装在舱壁时,目标对象可以是用户的全身图像。这都是合理的。s303:基于当前帧图像,确定待分析图像;其中,待分析图像为:关于目标防护舱及目标对象的图像。在判断得到当前帧图像中包括目标对象后。福建语音关键事件检测特征语音关键事件检测在社会治安方面是否有作用?

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    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。

    使用自注意力机制对获得的每个span的表示w2进行计算,得到每个span的新的语义表示w3;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。通过该实施例方案,能够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;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;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。本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本申请而了解。本申请的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。附图说明附图用来提供对本申请技术方案的理解,并且构成说明书的一部分,与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案,并不构成对本申请技术方案的限制。图1为本申请实施例的事件检测方法流程图;图2为本申请实施例的事件检测装置组成框图。具体实施方式本申请描述了多个实施例,但是该描述是示例性的,而不是限制性的。语音关键事件检测的劣处是什么?

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    控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时,向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。说明是本实用新型实施例中的一种溺水事件检测系统的结构;本实用新型实施例中的一种摄像头安装位置;是本实用新型实施例中的另一种溺水事件检测系统的结构示意图。具体实施方式现有技术中,为有效解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头,摄像头通常安装在游泳池的上方,以实时采集游泳池内的图像。后台工作人员在监控室查看摄像头实时采集到的图像,并依次确认是否有游泳者出现溺水现象。然而,当游泳池内的游泳者较多时,后台工作人员获知每一个游泳者的当前状态的时间较长,难以及时发现发生溺水的游泳者。综上,现有的解决溺水问题的方案存在效率低下和准确度较低的技术问题。在本实用新型中,n个摄像头实时采集图像,控制器可以实时获取n个摄像头采集到的图像。控制器可以根据接收到的图像确定是否存在溺水现象发生,并在确定存在溺水现象发生时。语音关键事件检测的成熟度如何?江苏光纤数据语音关键事件检测哪里买

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    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。在该检测模型的训练过程中,可以将各个样本图像作为待训练模型的输入,将各个样本图像的事件检测结果作为待训练模型的输出。这样,在训练过程中,待训练模型可以学习各个样本图像中的图像特征,输出各个样本图像的事件检测结果,逐步建立样本图像的图像特征和事件检测结果的对应关系。这样,经过大量样本图像的学习,便可以得到上述检测模型。而该训练得到的检测模型也就可以用于对基于当前帧图像确定的待分析图像进行检测,输出的事件检测结果,即为关于目标防护舱的事件检测结果。显然,在训练上述检测模型时,所使用的样本图像为关于防护舱的图像。需要强调的是,不同类型和数量的待分析图像,所利用的检测模型也是不同的。为了行为清楚,后续将会对待分析图像与检测模型之间的对应关系进行举例说明。需要说明的是,上述检测模型可以在电子设备中训练得到的,也可以在与电子设备通信连接的其他电子设备中训练得到的,这样,电子设备便可以从该其他电子设备中获得上述检测模型,这都是合理的。此外,在本发明实施例中,电子设备可以检测目标防护舱内是否发生异常事件,则在这种情况下。重庆量子语音关键事件检测特征

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