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镇港乐路8号大洲科技园B区厂房803室据集中包括每个训练样本对应的音频级别的标2获取训练数据集，所述训练数据集中包括每个训练样本使用所述训练数据集对预先构建好的哭声检测模型进行训练，根据所述训练样本中是否包含哭声生成所述音频根据预设的语音分帧参数、预设的输入特征维度下采样倍数以及对所述主干网络提取的特征图进行掩膜处理，基于掩膜处理后的特征根据预设的第一概率值判断是否对当前层提取的特征图进根据所述段级别网络的损失和所述音频级别网络的损失对所述哭声检测模型进行联训练集获取单元，用于获取训练数据集，所述训3模型训练单元，用于使用所述训练数据集对预先构建好的哭声检测根据所述训练样本中是否包含哭声生成所述音频根据预设的语音分帧参数、预设的输入特征维度下采样倍数以及7.一种电子设备，包括存储器、处理器以及8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质4[0006]获取训练数据集，所述训练数据集中包括每个训练样本对应的音频级别的标签、标签包括所述音频级别的标签和所述段级别5[0030]根据所述段级别网络的损失和所述音频级别网络的损失对所述哭声检测模型进[0035]模型训练单元，用于使用所述训练数据集对预先构建好的哭声检测模型进行训[0038]本发明获取训练数据集，训练数据集中包括每个训练样本对应的音频级别的标6设备、车载设备、监控摄像头、增强现实(augmentedreality，AR)/虚拟现实(virtual考虑到哭声检测模型在部署过程中只接受定长输入，为了保证训练和应用的数据一致性，长度数据窗口对上述原始音频进行滑动截取或补齐处理，得到多个预设长度的训练样本，7度下采样倍数可根据下述哭声检测模型的主干网络的输入特征的时间维度与输出特征的[0057]b-1)可初始化段级别的标签为：0,81760,115840|73279,90879,15999,哭声分为本的标签为[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1]，为8[0071]在对预先构建好的哭声检测模型进行训练时，可采用dropout机制提高哭声检测9模型的泛化能力，但是dropout是以一定概率随机丢弃一些神经元，且神经元之间是独立免上述时间连续性和空间连续性对泛化能力带来道)随机选择N个channel进行mask，之后，针对上述选取的N个channel，特征图大小为62x16，可以第二概率值p2选取mask的大小为[H,W]逐步进行mask，针对特征图大小为[0076]图2示出了本发明实施例二提供的哭声检测模型的训练装置的结构，为了便于说[0078]模型训练单元22，用于使用训练数据集对预先构建好的及[0103]本发明实施例的电子设备3包括处理器30、存储器31以及存储在存储器31中并可[0108]本发明实施例的计算机可读存储介质可以包括能够携带计算机程序代码的任何

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