山东电子类语音关键事件检测标准
300]的向量d,其中对于索引id从0至19999,每个id对应一个不同的汉字。那么对于一句话(长度为s)中的每一个字符,都可以在d中找到对应的id,从而获取对应的向量,因此可以得到一个维度为[s,300]的向量。然后可以使用双向lstm神经网络得到句子的语义表示向量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,使用bert模型时,可以将句子直接输入至bert模型,bert模型的输出即可以作为句子的向量化语义表示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,设以上两种方法得到的语义表示为w1,则,1的维度为[s,d1],其中s为句子长度;如果使用双向lstm网络获得语句的向量化语义表示w1,则d1为2*lstm隐层节点数,如果使用bert模型获得语句的向量化语义表示w1,则d1=768。s102、对所述向量化语义表示w1进行span划分,得到多个语义片段。语音关键事件检测领域有哪些?山东电子类语音关键事件检测标准
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。山东电子类语音关键事件检测标准语音关键事件检测的优缺点?
这样,电子设备在每获取到一帧图像时,便可以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。进一步的,在本实现方式中,上述步骤s303,基于当前帧图像,确定待分析图像,便可以包括如下步骤e1:步骤e1:将至少包含光流图在内的第二类图像确定为待分析图像,其中,第二类图像中各个图像均为:基于每两帧连续的关于目标防护舱且包括目标对象的图像获取的光流图,光流图为当前帧图像对应的光流图。由于电子设备实时获取的关于目标防护舱的图像均为目标图像采集设备所采集的、能够反映目标防护舱的内部空间在每个时刻的真实情况的图像,而光流图是基于这些关于目标防护舱的图像中人物的运动变化情况获得的,因此,电子设备可以将光流图确定为待分析图像。从而,利用待分析图像,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,为了描述简单,可以将当前帧图像的光流图简称为光流图。其中,由于本发明实施例是对目标防护舱内的用户是否处于正常情况中进行检测,因此,第二类图像中的各个光流图应该是关于目标防护舱中用户运动情况的光流图。进一步的,由于每帧光流图是通过连续两帧图像获取到的,因此,在本实现方式中。
上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中,在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分;例如,一个物理组件可以具有多个功能,或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器,如数字信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为集成电路,如集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是。语音关键事件检测目前使用情况如何?
本发明实施例提供的一种事件检测方法,包括如下步骤:s300:实时获取关于目标防护舱的图像,并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像;其中,目标防护舱指代的是需要进行事件检测的防护舱,并不具有任何其他限定意义。目标防护舱所对应的目标图像采集设备,实时对目标防护舱的内部空间进行图像采集,并将得到的关于目标防护舱的图像实时传输给的目标防护舱所对应的电子设备。这样,电子设备便可以实时获取关于目标防护舱的图像。其中,可以理解的,关于目标防护舱的图像可以为目标防护舱内部空间的图像。也就是说,上述目标图像采集设备可以在每个时刻采集关于目标防护舱的图像,进而,电子设备可以在每个时刻获得在该时刻时,关于目标防护舱的图像,该图像显示了每个时刻目标防护舱的内容空间的情况。则在当前时刻,电子设备所获得的关于目标防护舱的图像即为在当前时刻,目标图像采集设备所采集的关于目标防护舱的图像,这样,电子设备可以将该图像作为当前帧图像。显然,电子设备可以基于当前帧时刻,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。s301:检测当前帧图像是否包含目标对象,如果是,执行步骤s303;其中。语音关键事件检测主要是用在哪里的?河北光纤数据语音关键事件检测
语音关键事件检测有哪些关键技术?山东电子类语音关键事件检测标准
光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中包括n+1帧光流图。第二种情况:待分析图像为: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;场景图像检测模型为:采用各个样本图像组和每个样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一样本图像组中包括m+1帧场景图像;辅助图像为:光流图;光流图检测模型为:采用各个第二样本图像和每个第二样本图像的事件检测结果所训练得到的模型,且每个第二样本图像为一帧光流图。第三种情况:待分析图像为:当前帧图像;场景图像检测模型为:采用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,且每个样本图像为一帧场景图像;辅助图像为:包括光流图和光流图之前的连续n帧光流图的多张图像;光流图检测模型为:采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型,且每一第二样本图像组中包括n+1帧光流图。第四种情况:待分析图像为:当前帧图像;场景图像检测模型为:采用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,且每个样本图像为一帧场景图像;辅助图像为:光流图。山东电子类语音关键事件检测标准
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