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Sherpa-ONNX 之关键词检测 KWS 入门实战
使用 sherpa-onnx 实现轻量级、高效的关键词检测（Keyword Spotting）前言在智能语音交互中，关键词检测（Keyword Spotting, KWS） 是唤醒语音助手的第一步。 送入检测器 stream.accept_waveform(sample_rate, samples_float32) # 4. 确保麦克风增益适中可以考虑添加 VAD（语音活动检测）前处理Q4: 支持多关键词吗？支持！在 keywords.txt 中每行写一个关键词即可，检测到后会返回对应的显示名称。 进行关键词检测 (KWS)。 当检测到预定义的关键词时，打印日志信息。
2.4K00编辑于 2025-12-16 - 来自专栏人工智能前沿讲习
语音关键词检测方法综述【附PPT与视频资料】
本次分享介绍语音关键词检测的主要方法与最新进展。 讲者介绍 ---- 白烨，中国科学院自动化研究所博士生，研究兴趣为语音识别、语言模型、语音关键词检测。 白烨 概述 ---- 相比于语音识别、语音合成、语音增强、说话人识别等常见语音领域，语音关键词检测相对来说较为“小众”，但是随着智能助理、智能音箱等应用的兴起，语音关键词检测越来越受到产业界的重视。 语音关键词检测关注如何和从连续语音流中检测出用户感兴趣的关键词。典型场景可以分为两类： 1. 语音设备控制：根据用户的语音指令来唤醒或控制智能设备； 2. 总结 ---- 关键词检测分为两种：KeywordSpotting关注在计算资源有限的情况下，快速准确地从音频流中检测出关键词；Spoken Term Detection中的一大难题是如何检测出集外词。 动态时间弯折 4. ItakuraF. Minimum prediction residual principle applied to speech recognition[J].
2.8K31发布于 2020-05-11 - 来自专栏SEO优化知识
电商网站：关键词挖掘的4个策略！
那么所谓的更加精准流量主要指什么，简单理解就是通过具有交易色彩的关键词进入网站的流量，比如说，一款38号的耐克女鞋，华为mate10pro，这种类型的关键词都具备潜在交易属性，挖掘这些关键词，我们可以清楚全网大家的需求是什么 1、百度搜索类关键词 这里面所之的是给予百度平台的关键词挖掘，除了百度指数可以查看这部分内容，目前有很多关键词工具，可以进行相关信息的查询。 当然，电商类平台的关键词大部分都是强需求的关键词，有着极高的转化率，所以大家需要多加关注。 4、电商网站博客与新闻栏目关键词挖掘 一般来讲，我们都建议中小电商网站开启自己的新闻栏目或者是在二级目录搭建自己的博客，这样会为主站带来源源不断的长尾流量。 总结，电子商务网站的关键词研究与一般站点的关键词研究有着一定的区别，我们需要合理的把导航类关键词、信息类关键词、交易型关键词分配到相应的栏目中。
1.2K20发布于 2019-07-11 - 来自专栏机器学习AI算法工程
火灾火焰检测数据集和yolov4检测模型
开源1个火灾检测数据集(含标注)和预训练模型。 火灾检测数据集图像2059张：包含大火-小火，建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火等场景； 代码及运行教程，数据集 获取： 关注微信公众号 datayx
3.1K31发布于 2020-11-03 - 来自专栏简书专栏
目标检测第4步-模型测试
《目标检测第2步-数据准备》，链接：https://www.jianshu.com/p/3d9436b4cb66 《目标检测第3步-模型训练》，链接：https://www.jianshu.com/p 下载测试数据 下载链接: https://pan.baidu.com/s/1NksESNqBX--YqMJ4zptGdw 提取码: 6p3u 压缩文件n01440764.tar下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中 进行到此步，桌面的文件夹目标检测如下图所示： ? image.png 4.下载并运行测试代码 链接: https://pan.baidu.com/s/1Ym1cYFCnsj1JAYFACHFj_Q 提取码: i3wn 代码文件fish_detection.ipynb 下载完成后，复制到桌面的文件夹目标检测中。
1.4K31发布于 2018-12-28 - 来自专栏技术杂记
反作弊如何检测系统仿真（4）
4.png 我们还确认了它正在检查的位是中的系统调用启用位（SCE）IA32_EFER。由于使用了Daax和ajkhoury的博客上发布的EFER的syscall挂钩方法的发布，它会检查此位。 ( NtDeviceIoControlFile ) { OutputBufferLength = 6; InputBufferLength = 4; 结论 在本文中，我们介绍了可用于管理程序的许多不同检测方法。一些有效，其他却不太有效。我们还详细介绍了一些规避记录在案的检测向量的方法，但是实际的实现方式将取决于读者。 在以后的文章中，我们将讨论这两种特殊的防欺诈功能，我们计划更深入地研究它们的硬件指纹识别，报告和检测程序。 我们希望您喜欢阅读有关如何利用虚拟化平台中的各种错误来检测自省引擎的信息，以及通过这些检查的方法。
2K140发布于 2021-01-05 - 来自专栏AI算法札记
目标检测4: Detection基础之mAP
4. mAP计算示例 下面通过示例来解释插值AP。 下图有7张图像，其中15个GT目标用绿色框表示，24个检测到的物体由红色框表示。每个检测到的物体由字母（A，B，... 在一些图像中，存在多于一个与同一个ground truth重叠的检测结果（图像2,3,4,5,6和7）。对于这些情况，选择具有最高IOU的检测框，丢弃其他框。 （A1，A2，A3和A4）： 计算总面积，即可得到AP： 两种不同插值方法之间的结果略有不同：分别通过每点插值和11点插值分别为24.56％和26.84％。 # 按置信度取不同数量检测结果时的累计fp和tp # np.cumsum([1, 2, 3, 4]) -> [1, 3, 6, 10] # 参考资料 [1] 目标检测中的mAP是什么含义 [2] Object-Detection-Metrics [3] 目标检测mAP计算方式 [4] 目标检测评价标准-AP mAP [5] 目标检测模型的评估指标
1.4K30编辑于 2022-08-02 - 来自专栏前端Q
4种Javascript类型检测的方式
今天这篇文章，主要介绍了JavaScript中检测数据类型的4种方式。如果已经会了的可以当成复习，如果还不了解的话，可以认真看看，并加以运用。 1、typeof 主要用于判断基本数据类型 。 'string' ：字符串类型的变量或值 4. 'number'：数字类型的变量或值 5. 所有函数 instanceof Function 都会返回 true 总结： instanceof不仅能检测构造对象的构造器，还检测原型链。 Array.isArray(new Array); // --> true //4. 4、Object.prototype.toString.call() 判断某个对象值属于哪种内置类型, 最靠谱的做法就是通过Object.prototype.toString方法。
1.1K10编辑于 2022-04-08 - 来自专栏计算机视觉战队
多目标检测：基于YoloV4优化的多目标检测
作者：Edison_G 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种新的目标检测方法。 一、前言 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。 目前目标检测任务主要针对不同的应用场景选择合适的检测算法：单阶段算法检测速度最快，但准确率较低；两阶段和多阶段检测算法可以获得更高的检测精度，但以牺牲检测速度为代价。 二、概要 今天分享的框架，新的方法基于YOLOv4。 高层特征的语义信息首先通过FPN采样传播到低层网络，然后与底层特征的高分辨率信息融合，以提高小目标检测对象的检测效果。 输入特征图经过一个卷积层后，经过5×5、9×9、13×13三个核进行最大池化， 然后concat得到的特征图进行通道拼接，输出通道数变成原来通道数的4倍，特征图大小保持不变。
1.4K20编辑于 2022-01-26 - 来自专栏全栈程序员必看
基于yolov4的目标检测_yolov3目标检测
├── detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测，可以进行图像、视频和摄像头的检测。 ├── train.py：训练自己的数据集的函数。 ├── test.py：测试训练的结果的函数。 通过如下的图可以获得权重的名字和大小信息，可以预料的到，预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。 3训练自己的模型 3.1修改数据配置文件 预训练模型和数据集都准备好了，就可以开始训练自己的yolov5目标检测模型了，训练目标检测模型需要修改两个yaml文件中的参数。 ，我这里是识别安全帽和人，所以这里填写2；最后箭头4中填写需要识别的类别的名字（必须是英文，否则会乱码识别不出来）。 tensorboard --logdir=runs 4 推理测试 等到数据训练好了以后，就会在主目录下产生一个run文件夹，在run/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件
56620编辑于 2022-11-03 - 来自专栏青年码农
APIJSON - 功能符、数组关键词、对象关键词、全局关键词简表速查
非（不等于） 新建别名 "key:alias" 二 数组关键词 "key":Object，key为 "[]":{} 中{}内的关键词，Object的类型由key指定 可以理解为下面这种格式 OUTER JOIN "*" CROSS JOIN "^" SIDE JOIN "(" ANTI JOIN ")" FOREIGN JOIN 自定义关键词 "otherKey":Object 三 对象关键词 "@key":Object，@key为 Table:{} 中{}内的关键词，Object的类型由@key指定 下面这种格式 "Table": { "@column":"key, 自定义关键词 "@otherKey":Object 四 全局关键词 为最外层对象 {} 内的关键词。
1.1K30编辑于 2022-12-13 - 来自专栏智能算法
目标检测算法YOLOv4详解
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述： YOLOv4介绍 YOLOv4框架原理 BackBone训练策略 BackBone推理策略 检测头训练策略 检测头推理策略 框架原理 我们主要从通用框架，CSPDarknet53，SPP结构，PAN结构和检测头YOLOv3出发，来一起学习了解下YOLOv4框架原理。 2.5 检测头YOLOv3 对于检测头部分，YOLOv4继续采用YOLOv3算法的检测头，不再赘述。 区别在于Mosaic是一种将4张训练图像合并成一张进行训练的数据增强方法(而不是CutMix中的2张)。这增强了对正常背景(context)之外的对象的检测，丰富检测物体的背景。 本文从YOLOv4介绍，YOLOv4框架原理，BackBone训练策略，BackBone推理策略，检测头训练策略，检测头推理策略这几个大方面进行详细的阐述了YOLOv4中所用到的各种策略，希望对大家有所帮助
16.9K34发布于 2020-11-17 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】边缘检测原理
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《OpenCV 4开发详解》。 为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 , result3); //整幅图像的边缘 result6 = result2 + result3; //检测由左上到右下方向边缘 filter2D(img, result4, CV_ 16S, kernelXY); convertScaleAbs(result4, result4); //检测由右上到左下方向边缘 filter2D(img, result5, CV_16S ("result2", result2); imshow("result3", result3); imshow("result4", result4); imshow("result5",
89940发布于 2020-02-10 - 来自专栏GiantPandaCV
INT4量化用于目标检测
Int 4量化用于目标检测 【GiantPandaCV】文章2019 CVPR，讲的是Int 4量化用于目标检测，主要是工程化的一些trick。 感受：这篇文章主要是做了实践工作，可以看作是低bit量化(Int 4)用于目标检测的一些trick。 Quantization and training of neural networks for efficient integer-arithmetic-only inference》简称IAO 量化用于目标检测有以下困难 并且让activation在[，] (0 < < 1) 内，文章设置n=20，=0.999. 4、折叠bn。 Int4量化与全精度对比 ? 消融实验 ? FreezeBN与不同bit的对比 ? 截断激活函数阈值的百分比 ? 与其他量化方法的对比图
1.3K20发布于 2021-03-24 - 来自专栏全栈程序员必看
睿智的目标检测29——Keras搭建YoloV4目标检测平台
睿智的目标检测29——Keras搭建YoloV4目标检测平台 学习前言 什么是YOLOV4 代码下载 YOLOV4改进的部分（不完全） YOLOV4结构解析 1、主干特征提取网络Backbone 2、特征金字塔 什么是YOLOV4 YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。 请注意！ _output]) 3、YoloHead利用获得到的特征进行预测 当输入是416×416时，特征结构如下： 当输入是608×608时，特征结构如下： 1、在特征利用部分，YoloV4提取多特征层进行目标检测 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
85830编辑于 2022-09-12 - 来自专栏python开发者
【CCD图像检测】4：图像的简单校正
CCD图像检测<四> 作者：一点一滴的Beer 指导教师：Chen Zheng 单位：WHU 五、 图像的校正。 5.1.纵向校正 5.1.1纵向理论校正。
1.2K30编辑于 2022-05-10 - 来自专栏java编程那点事
Spark关键词
Application Spark的应用程序，包含一个Driver program和若干Executor
36240编辑于 2023-02-25 - 来自专栏Java实战博客
AI 关键词
关键词清单 System Prompt 系统提示词，是给大模型设定角色、行为规范、风格等的“指令”，用于引导模型输出符合预期的内容。比如让模型扮演助理、专家等。
22110编辑于 2025-12-24 - 来自专栏AI生活
AI热成像体温检测系统上线，一秒可检测4人
当人员经过系统检测点时，无需停留，系统便会自动检测体温并反馈到显示屏上，测温精度达到±0．3℃。 根据介绍，这套系统还能够与传统的温枪结合，当发现异常体温时，系统将会自动发出告警，工作人员将再通过额温枪对人成像初筛结果进行二次检测，从而做到精准核验。
1.5K30发布于 2020-02-20 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4.x的EAST场景文字检测
相比其他几种场景文字检测模型，表现开挂。在ICDAR 2015数据集上表现优异，见下图： 可以看到红色点标记EAST模型的速度与性能超过之前的模型。 ，通过1x1的卷积分别得到score、RBOX、QUAD，输出参数的解释如下： OpenCV DNN使用 OpenCV4.0 的深度神经网络(DNN)模块能力大大加强，不仅支持常见的图像分类、对象检测 because feature maps are 4 time less than input image. 视频场景中文字检测 手写文本检测 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习 Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
74310编辑于 2022-08-29
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