安徽电子类语音关键事件检测介绍

    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。需要说明的是，下面对上述步骤f23的具体实现方式进行举例说明。一种具体实现方式中，上述步骤f23可以包括如下步骤f231-f232：f231：根据场景图像检测模型和光流图检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的检测结果和场景图像检测模型的权重的乘积，并计算光流图检测模型输出的检测结果与光流图检测模型的权重的第二乘积；f232：计算乘积和第二乘积的和值，基于和值，确定关于目标防护舱的事件监测结果。在本实现方式中，当场景图像检测模型输出的检测结果和光流图检测模型输出的检测结果为：正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率时，电子设备可以根据预设的场景图像检测模型的权重，计算场景图像检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的乘积；并根据预设的光流图检测模型的权重，计算光路途检测模型输出的正常事件概率以及每种类型的异常事件的概率分别与该权重的乘积，作为正常事件以及每种类型的异常事件的第二乘积。进而，计算乘积和第二乘积的和值。语音关键事件检测的不足之处。安徽电子类语音关键事件检测介绍

    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。河南自主可控语音关键事件检测语音关键事件检测图片。

    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。

    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，得到当前时刻，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，从而可以提高对防护舱内用户出现异常事件的检测准确率。需要说明的是，由于电子设备可以实时对目标防护舱内部发生的异常事件进行检测，则在上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中，电子设备对实时获取的每一关于目标防护舱的图像后，判断该图像是否包括目标对象，并在判断结果为是时，执行后续步骤s303-s304。然而，可以理解的，在某些时刻。语音关键事件检测受哪些因素影响？

    在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。如本领域普通技术人员将理解的，其它的步骤顺序也是可能的。因此，说明书中阐述的步骤的特定顺序不应被解释为对权利要求的限制。此外，针对该方法和/或过程的权利要求不应限于按照所写顺序执行它们的步骤，本领域技术人员可以容易地理解，这些顺序可以变化，并且仍然保持在本申请实施例的精神和范围内。在本申请的示例性实施例中，在介绍本申请实施例方案之前，可以首先对本申请实施例涉及的术语进行介绍：1、事件类型及定义：事件类型是指不同的事件所属的类别，比如在金融领域有“实控人股东变更”、“信批违规”、“财务造假”等事件类型。事件类型的定义一般由该领域的**或经验人士来确定。2、触发词：触发词是指能够清楚的表明事件类型的一些词汇，比如“杀”、“袭击”、“见面”等。3、事件主体以及定义：事件主体是指事件发生的主要参与方，也是与该事件联系为紧密的一方，定义为实体。如：“xx科技实际控制人变更yy集团”、“zz集团已经资不抵债将进行破产重整”，这些事件中，“xx科技”即为该事件的主体，类型为“机构”，事件主体可以定义为多种实体类型。语音关键事件检测的稳定性怎么样？浙江语音关键事件检测供应

语音关键事件检测的设备有哪些？安徽电子类语音关键事件检测介绍

通信产品指人与人或人与自然之间通过某种行为或媒介进行的信息交流与传递，从广义上指需要信息的双方或多方在不违背各自意愿的情况下采用任意方法，任意媒质，将信息从某方准确安全地传送到另方。为了追求更好的视觉效果和用户体验，智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪已经成为当下各大厂商竞争的焦点，也奠定了近几年手机设计语言的基调。智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪的引入，将在结构设计、摄像头、听筒、天线设计、软件UI、工艺设计、光距离传感器等方面带来手机设计的新变革。通信产品不仅成就通讯业收入增长的**重要源原，还从某种程度上改变了人们的通信方式和生活习惯，造就了一批风光无限的新兴服务型企业。技术的发展必然将引发销售的扩容、重组与兼容，也将促进销售的多元化业务发展，并**终对通信设备制造业、终端产业和通信技术服务业等上下游产业形成有力拉动。安徽电子类语音关键事件检测介绍

深圳鱼亮科技有限公司位于龙华街道清华社区建设东路青年创业园B栋3层12号。公司业务分为智能家居，语音识别算法，机器人交互系统，降噪等，目前不断进行创新和服务改进，为客户提供良好的产品和服务。公司从事通信产品多年，有着创新的设计、强大的技术，还有一批**的专业化的队伍，确保为客户提供良好的产品及服务。深圳鱼亮科技秉承“客户为尊、服务为荣、创意为先、技术为实”的经营理念，全力打造公司的重点竞争力。