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。语音关键事件检测如何适应环境的变化?河北自主可控语音关键事件检测
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。重庆信息化语音关键事件检测是什么语音关键事件检测受哪些因素影响?
用于基于当前帧图像,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;结果确定模块640,用于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。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,得到关于目标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,便可以提高关于目标防护舱的事件检测结果的准确率。而上述事件检测结果中可以包括目标防护舱内所发生的事件类型。
上述步骤s302a可以为:步骤s302b:判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象;如果是,执行上述步骤s303。在本实现方式中,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判断当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像,是否均包含目标对象。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,在本实现方式中,电子设备可以采用任一能够检测出当前帧图像和在当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像中是否均包含目标对象的图像识别算法执行上述步骤s302b,对此,本发明实施例不做具体限定。其中,上述预设时长可以为任一时长,例如,2s,5s等,这都是合理的。下面,对电子设备执行上述步骤s302b的具体过程进行说明:电子设备在获取到每帧关于目标防护舱的图像后,判断该图像中是否包含目标对象。进而,在获取该图像的下一帧图像后,判断该下一帧图像中是否包括与前一帧图像相同的目标对象。依次类推。语音关键事件检测的维修指南。
缺点在于:首先处理繁琐,其次这些工具在处理的过程中本身具有一定的误差,因此在后续建模分析的过程中会存在误差累积的问题。3、基于序列标注的一系列模型很难解决事件主体存在交叉的情况,比如“北京的法院”为一个事件主体(机构),但是“北京”本身也是一种主体/实体(地名)。技术实现要素:本申请提供了一种事件检测方法和装置,能够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操作简单,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;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。本申请提供了一种事件检测方法,所述方法可以包括:获得语句的向量化语义表示w1;对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段;对多个语义片段进行平均池化,得到每个span的表示w2;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。在本申请的示例性实施例中,所述获得语句的向量化语义表示w1可以包括:通过双向lstm网络模型或bert模型获得语句的向量化语义表示w1。语音关键事件检测的不足之处。江苏电子类语音关键事件检测内容
语音关键事件检测在我国是如何发展的?河北自主可控语音关键事件检测
产品功能ProductFunctions●自动语音关键事件检测(交通事故、违章停车、逆行、物品遗撒、行人穿越车道、排队等)●交通数据检测(车流量、车速、占有率、车型等)(固定场景)系统事件检测实景系统测速实景系统优势SystemAdvantages●高鲁棒性的背景更新技术,使得设备可在极短时间内适应所切换的新背景;●单设备检测区域广阔,采用视频识别、的方法,使得一个摄像头监控的区域能够覆盖多个车道;●误触发少,由于采用了运动轨迹的方法,能够保证每个目标只触发一次,避免了由于目标本身的差异造成的多次触发;●操作无需人为干预,采用了DSP前端处理,可以24小时不间断进行监测;●由于有丰富的模型库支持,可以识别多种异常事件情况;●无需破坏路面,无需路面养护等工作,维护方便。河北自主可控语音关键事件检测
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