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

    通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。存储器可以包括随机存取存储器(randomaccessmemory,ram),也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory,nvm),例如至少一个磁盘存储器。可选的,存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。上述的处理器可以是通用处理器,包括处理器(centralprocessingunit,cpu)、网络处理器(networkprocessor,np)等;还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessing,dsp)、集成电路(applicationspecificintegratedcircuit,asic)、现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质内存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述本发明实施例提供的一种事件检测方法中的任一方法步骤。需要说明的是,在本文中,诸如和第二等之类的关系术语用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含。语音关键事件检测如何适应环境的变化?福建电子类语音关键事件检测内容

    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。重庆移动语音关键事件检测哪里买语音关键事件检测有什么用?

    当目标人物的沉浮频率偏离目标频率值时,也即目标人物沉浮频率过高或沉浮频率过低,目标人物均存在溺水的可能性。在具体实施中,游泳者在正常游泳时,泳姿可能会发生变化,但是泳姿通常是正常的,例如,游泳者在某一时间段进行蛙泳,之后一段时间进行仰泳。若游泳者出现溺水时,其对应的泳姿会出现异常。因此,在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且目标人物的泳姿信息异常时,控制器12可以判定目标人物发生溺水。在具体实施中,若在目标人物所处的理论位置范围内没有检测到目标人物,且没有检测到目标人物的时间超过预设时长时,目标人物也可能会发生溺水。在本实用新型实施例中,当目标人物的沉浮频率偏离预设的目标频率值,且在预设时长内在所述理论位置范围内没有检测到目标人物时,控制器12也可以判定目标人物发生溺水。在实际应用中,预设时长可以根据具体的应用场景进行设定。例如,预设时长设置为15s。又如,预设时长设置为20s。需要说明的是,在本实用新型实施例中,控制器12执行的算法运算操作均可以采用现有的公知技术所实现。在具体实施中,在判定目标人物溺水之后,控制器12可以向预先关联的告警装置13输出告警指令。

    倒地事件概率75%,剧烈运动事件15%,破坏设备事件5%;这样,电子设备便可以确定目标防护舱内出现用户意外倒地的事件。可以理解的,对防护舱内发生的异常事件进行检测的目的之一是保证监控人员能够及时发现各类异常事件,保证防护舱内的用户的人身和财产安全,因此,可以实时对目标防护舱内发生的事件进行检测。具体的,在本发明实施例中,电子设备是实时获取当前帧图像的,进而,便可以继续实时判断该当前帧图像是否包括目标对象时,并在判断结果为是时,实时对目标防护舱内发生的事件进行检测,得到在采集当前帧图像的当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。即电子设备可以实现对关于目标防护舱的事件检测结果的实时检测,其中,在这种情况下,上述所确定的关于目标防护舱的事件检测结果均为:当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。从而,可以及时发现目标防护舱内出现的各类异常事件。进一步的,在发现目标防护舱内出现的各类异常事件后,为了保证监控人员能够及时对异常事件该异常事件作出反应,采取有针对性的应对措施。则当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时。语音关键事件检测主要对哪些领域有大作用?

    每种类型与某一数字对应,以便于计算机的处理,则可以分别标记为[0,1,2,3,4,...,29,30]。在本申请的示例性实施例中,因计算机无法直接处理中文,因此可以将句子(语句)中每一个单词转化为数字的映射。即,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,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。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,假设语料中一共有20000个不同的字符(汉字和/或单词,可以包括其他常用符号),每个字符可以随机初始化为一个300维的向量,则可以得到一个维度为[20000。语音关键事件检测的成熟度如何?上海电子类语音关键事件检测服务标准

语音关键事件检测在机关单位的使用。福建电子类语音关键事件检测内容

    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。福建电子类语音关键事件检测内容

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