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安徽信息化语音关键事件检测是什么

来源: 发布时间:2023年02月14日

    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。语音关键事件检测的主要功能。安徽信息化语音关键事件检测是什么

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    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。安徽信息化语音关键事件检测是什么语音关键事件检测真的好用吗?

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    向告警装置输出告警指令。告警装置在接收到告警指令后执行告警操作,从而可以提醒救生人员。因此,本实用新型实施例中的方案能够及时准确地检测到溺水事件的发生,并及时地通知救生员进行救援。为使本实用新型的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合对本实用新型的具体实施例做详细的说明。本实用新型实施例提供了一种溺水事件检测系统。在本实用新型实施例中,溺水事件检测系统可以包括n个摄像头11、控制器12以及告警装置13。在具体实施中,n个摄像头11可以均设置在游泳池壁上。n个摄像头11在工作时,可以实时采集到游泳池内的图像。n个摄像头11与控制器12可以通信连接,从而可以将实时采集到的图像传输至控制器12。n个摄像头11可以通过有线连接的方式与控制器12通信连接,也可以通过无线连接的方式与控制器12通信连接。在本实用新型实施例中,n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12连接。当n个摄像头11均通过无线连接的方式与控制器12通信连接时,在n个摄像头11中,可以均设置有相应的无线收发模块,以实现与控制器12的通信。例如,n个摄像头11与控制器12之间采用wifi进行通信,则在n个摄像头11中均设置有wifi收发模块。

    比如人名、地名、组织机构名、时间等。4、事件检测与主体抽取:事件检测与主体抽取即为同时抽取事件的触发词和事件的主体。5、注意力机制:注意力机制的本质来自于人类视觉注意力机制。当人们发现一个场景经常在某部分出现自己想观察的东西时,人们会进行学习在将来再出现类似场景时把注意力放到该部分上。在计算某一序列表示时,注意力机制可以获得权重和序列位置的相关性。6、自注意力机制:自注意力机制是对注意力机制的改进,减少了对外部信息的依赖,更擅长捕捉数据或特征的内部相关性,无视词之间的距离直接计算依赖关系,能够学习一个句子的内部结构。7、span:span可认为是“一段区域,每个span具有一定的宽度”,就是对一段话进行固定长度的选取,比如一句话“我吃了面包,喝了牛奶”,如果span的宽度为2,则可以得到片段“我今”、“”、“天吃”等。8、span的划分:span的划分是指根据设定的span的大宽度,从小到大依次进行划分。比如span大宽度为8,则span的宽度为1-8,分别进行划分,可以得到多个span。9、span的分类:span的分类是指通过模型或特定的方法判断一条数据所属的类型即标签,一般而言,分类任务中的每条数据只属于一个类别。语音关键事件检测在日常生活中有用吗?

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    用于将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进行融合计算,基于融合计算的结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果。可选的,一种具体实现方式中,上述结果确定单元包括:乘积计算子单元,用于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;结果确定子单元,用于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。可选的,一种具体实现方式中,事件检测结果为:关于未发生异常事件的结果,或者,关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:事件判断模块,用于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,判断目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件;如果是,触发报警模块;报警模块,用于生成并发出与预设类型对应的报警信号。可选的,一种具体实现方式中,上述装置还包括:图像截取模块,用于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,对当前帧图像进行截图。语音关键事件检测技术怎么样?安徽信息化语音关键事件检测是什么

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    基于光流图检测模型输出的检测结果,确定关于目标防护舱的事件检测结果,可以包括以下步骤g21-g23:步骤g21:将至少包含当前帧图像的类图像确定为辅助图像;步骤g22:将辅助图像输入到预设的场景检测模型中,得到场景检测模型输出的检测结果;步骤g23:将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进行融合计算,基于融合计算的结果,确定当前时刻,关于目标防护舱的事件检测结果。其中,关于类图像的相关描述内容、场景检测模型的相关描述内容、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进行融合的融合过程等,可以参见上述的以第二类图像作为辅助图像时的相关描述内容。相对应上述本发明实施例提供的一种事件检测方法,本发明实施例还提供了一种事件检测装置。图6为本发明实施例提供的一种事件检测装置的结构示意图,如图6所示,该装置可以包括如下模块:图像获取模块610,用于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;图像检测模块620,用于检测当前帧图像是否包含目标对象,其中,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;如果是,触发图像确定模块;图像确定模块630。安徽信息化语音关键事件检测是什么

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