校园AI语音识别霸凌监控系统通过音频识别技术，校园AI语音识别霸凌监控系统针对校园内监控难以覆盖的区域，如厕所、宿舍、天台等，进行全天候的音频监控。系统通过识别特定的关键词，如“救命”、“老师救我”等，来监测可能发生的霸凌事件。系统采用YOLOv5 AI音频算法，该算法能够对音频流进行实时分析，准确识别出预设的关键词。通过对大量霸凌相关词汇和声音模式的训练，系统能够敏感地捕捉到霸凌行为的迹象。一旦系统识别到与霸凌行为相关的关键词，将立即触发自动报警机制。报警信息会发送到校园安全中心，同时启动现场的声光报警装置，以引起周围人的注意。
Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。编译性语言：编译型语言写的程序执行之前，需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，比如exe文件，以后要运行的话就不用重新翻译了，直接使用编译的结果就行了（exe文件），因为翻译只做了一次，运行时不需要翻译，所以编译型语言的程序执行效率一般来说较高。脚本语言：脚本语言又被称为扩建的语言，或者动态语言，是一种编程语言，用来控制软件应用程序，脚本通常以文本（如ASCII)保存，只在被调用时进行解释或编译。所以一般使用Python来实现特定功能而不是较为复杂的后端。
校园霸凌是一个全球性的社会问题，它不仅对受害者的身心造成严重伤害，也对校园的和谐氛围构成威胁。为了有效预防和及时制止校园霸凌行为，基于YOLOv5 AI音频算法分析技术的校园AI语音识别霸凌监控系统应运而生，旨在通过技术手段为学生的安全提供更加坚实的保障。通过AI技术的辅助，系统能够自动识别潜在的霸凌行为，提高了霸凌事件的发现率，有助于及时干预。
class Detect(nn.Module):
stride = None # strides computed during build
onnx_dynamic = False # ONNX export parameter
def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor
self.nl = len(anchors) # number of detection layers
self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid
self.anchor_grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init anchor grid
self.register_buffer('anchors', torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2)) # shape(nl,na,2)
self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv
self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment)
def forward(self, x):
z = [] # inference output
for i in range(self.nl):
x[i] = self.m[i](x[i]) # conv
bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85)
x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
if not self.training: # inference
if self.onnx_dynamic or self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4]:
self.grid[i], self.anchor_grid[i] = self._make_grid(nx, ny, i)
y = x[i].sigmoid()
if self.inplace:
y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953
xy = (y[..., 0:2] * 2 - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy
wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh
y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1)
z.append(y.view(bs, -1, self.no))
return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x)
def _make_grid(self, nx=20, ny=20, i=0):
d = self.anchors[i].device
if check_version(torch.__version__, '1.10.0'): # torch>=1.10.0 meshgrid workaround for torch>=0.7 compatibility
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)], indexing='ij')
else:
yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny).to(d), torch.arange(nx).to(d)])
grid = torch.stack((xv, yv), 2).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
anchor_grid = (self.anchors[i].clone() * self.stride[i]) \
.view((1, self.na, 1, 1, 2)).expand((1, self.na, ny, nx, 2)).float()
return grid, anchor_grid
校园AI语音识别霸凌监控系统自动报警机制和双向通话功能为受害者提供了及时的帮助，最大程度地保障了他们的安全。该系统为学校提供了一种有效的安全管理工具，有助于构建一个更加安全、和谐的校园环境。校园AI语音识别霸凌监控系统还具备电话呼叫的双向通话功能，监控中心的工作人员可以通过该功能与现场进行实时通信，了解情况并指导受害者或目击者采取必要的安全措施。它不仅能够提高霸凌事件的发现和干预效率，还能够为受害者提供更加及时的保护。