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

    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。语音关键事件检测在国际上的运用如何?广州数字语音关键事件检测标准

    本实用新型涉及监控技术领域,尤其涉及一种溺水语音关键事件检测系统。背景技术:随着生活水平的提高,游泳运动这一全身性锻炼的体育运动越来越受到人们的欢迎。由于游泳运动在水中进行,在游泳过程中,存在一定的危险性。对于初学者,在游泳过程中,因游泳技术不足导致无法随意呼吸、换气、行动等导致呛水,容易造成溺水事件;对于有经验的游泳者,可能会出现抽筋、碰撞受伤、意识模糊等原因导致溺水事件发生。若无法及时发现溺水的游泳者,极易导致溺水时间过长造成伤亡。为了有效地解决溺水问题,通常在游泳场馆中安装有摄像头。后台工作人员根据摄像头获取到的实时画面,判断是否有人发生溺水。当发现有人溺水时,通知游泳池边的救生人员。然而,上述方案存在效率低下和准确度较低的问题,无法及时地发现溺水现象。技术实现要素:本实用新型解决的问题是无法及时地发现溺水现象。为解决上述问题,本实用新型提供一种溺水事件检测系统,包括:n个适于实时采集图像的摄像头;所述n个摄像头均匀设置在游泳池壁上,且在垂直方向上与游泳池水面之间的距离小于预设值;n为正整数;控制器,与所述n个摄像头通信连接,适于获取所述n个摄像头实时采集的图像;告警装置。广州数字语音关键事件检测标准语音关键事件检测工具使用。

    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。

    使得每一个摄像头能够采集到泳池内相同面积的图像。例如,在游泳池的一侧壁上,均匀设置有4个摄像头11,4个摄像头11均设置在游泳池水面以上,4个摄像头11的高度相等,且水平方向上4个摄像头11等间距排列。给出了本实用新型实施例中的一种摄像头11安装位置。图2中,4个摄像头依次为21、22、23、24,在水平方向上四个摄像头等间距排列,且均设置在游泳池壁20上。需要说明的是,在设置多个摄像头11时,可以获取所有摄像头11采集到的图像,并判断所有摄像头11采集到的图像的总和是否覆盖了整个游泳池,也即判断所有摄像头11采集到的图像是否存在盲区。若存在盲区,则可以对多个摄像头11的安装位置进行调整,或者对多个摄像头11的图像采集角度进行调整,也可以增加摄像头11的数量以将盲区覆盖。在具体实施中,溺水事件检测系统还可以包括m个第二摄像头14,m为正整数。m个第二摄像头14与控制器12可以通过有线连接的方式进行通信,也可以通过无线连接的方式进行通信。在本实用新型实施例中,m个第二摄像头14与控制器12通过无线连接的方式进行通信。m个第二摄像头14与控制器12之间进行无线通信时,所采用的无线通信协议可以为wifi、蓝牙、zigbee等。可以理解的是。语音关键事件检测的意义是什么?

    确定在时刻t0目标人物所处的位置信息,以及在时刻t1目标人物所处的位置信息。根据两个时刻目标人物所处的位置信息,可以获取目标人物的运动轨迹。根据目标人物的运动轨迹,可以获知目标人物所处的理论位置范围。在确定了目标人物的理论位置范围之后,控制器12可以从m个第二摄像头14采集到的实时图像中,识别出目标人物游泳时的动作姿势,进而获取目标人物的泳姿信息。在实际应用中,游泳者在游泳时,其对应的泳姿可以为蝶泳、蛙泳、仰泳、自由泳等。无论哪种泳姿,都存在一定的规律性。在具体实施中,控制器12可以采用现有的图像识别方法来识别目标人物游泳时的动作姿势。控制器12可以将识别出的动作姿势与现有的泳姿信息库进行比对,从而获知目标人物的泳姿信息。具体的比对过程也可以采用现有的匹配算法,本实用新型实施例不做赘述。在具体实施中,可以预先根据经验值,设置相应的目标频率值。例如,根据大数据统计分析,正常情况下,游泳者沉浮一次间隔的时间为15s,也即1分钟游泳者的沉浮频率为4次。此时,可以设置目标频率值为1分钟4次。可以理解的是,目标频率值也可以根据实际的应用场景进行设定,并不仅限于本实用新型上述实施例中提供的示例。语音关键事件检测在哪些地区被大力推广?深圳移动语音关键事件检测是什么

语音关键事件检测辨别声音有效吗?广州数字语音关键事件检测标准

    本申请提供了一种事件检测方法,如图1所示,所述方法可以包括s101-s105:s101、获得语句的向量化语义表示w1。在本申请的示例性实施例中,在获得语句的向量化语义表示w1之前,可以首先对要进行事件抽取的数据进行预处理。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,根据设定的span宽度,对语句进行span划分,以将语句划分为多个span,并对每个span进行标记;其中,每个标记表示x+y+1种类型中的任意一种,1表示所述触发词的类型和所述事件主体的类型以外的其他类型。在本申请的示例性实施例中,假设触发词的类型(可以称为事件类型)数为n_event=10,即x=10,事件主体的类型(可以称为实体类型)数为n_entity=20,即y=20,则一共有10+20=30种类型。在本申请的示例性实施例中,可以首先对数据进行span的划分。以单个句子为例,假如设定span的大宽度max_span_width=8,则可以得到多个span,需要对每个span进行标记,即确定每个span是否是触发词、事件主体还是其他类型(other类型)。在进行分类时,一共有30种类型,加上other类型一共31种。广州数字语音关键事件检测标准

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