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文档简介
频内容相关联的M个音频事件对应的M个第一概测模型是基于多个第一样本音频和每个第一样述多个教师模型的第二样本音频的时长大于所2向音频事件检测模型输入所述第一音频,得到与所述第一音频的音频内容相关联的M基于所述M个第二概率和每个教师模型输出的M个第三6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,对每个音频事件对应的多个第三概率进行加权平均3所述输入模块用于,向音频事件检测模型输入所述第一检测模型是基于多个第一样本音频和每个第一样本音频包括的样本音频事件训练得到的,所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令,使4[0007]向音频事件检测模型输入所述第一音频,得到与第一音频的音频内容相关联的M事件检测模型是基于多个第一样本音频和每个第一样本音频包括的样本音频事件训练得[0012]所述确定模块用于,基于所述M个第一概率,确定所述第一音频中包括的音频事56能电网(smartgrid)中的无线终端设备、运输安全(tran设备、可穿戴终端设备等。本公开实施例所涉及的终端设备还可以称为终端、用户设备相关联的M个音频事件对应的M个第一概率,终端设备可以在M个第一概率中确定大于预设由于音频事件检测模型是基于多个第一样本音频和每个第一样本音频包括的样本音频事件检测模型可以准确的对较短的音频进行音频事件检测处理,提高音频事件检测的准确[0038]下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述78本音频和音频事件检测模型。终端设备(图3未示出)可以向音频事件检测模型输入第一音9一样本音频包括的样本音频事件训练得到的,而样本音频事件是基于多个教师模型得到[0079]需要说明的是,音频事件检测模型对第一样本音频的处理过程可以参照图2所示的实施例中的音频事件检测模型对第一音频的处理过程,本公开实施例在此不再进行赘(也可以为终端设备直接向教师模型输入第二样本音频,教师模型中的卷积层提取音频特的结构可以为任意神经网络模型的结构,真实概率可以包括第二样本音频中包括事件A的音频事件检测模型输入第一样本音频,得到与第一样本音频的音频内容相关联的M个音频得到每个教师模型输出的M个音频事件对应的M个第三概率,基于M个第二概率和每个教师[0096]图7为本公开实施例提供的另一种音频事件检测模型训练的方法示意图。请参见频事件A对应第三概率1和第三概率2,则终端设备可以将第三概率1和第三概率2进行加权可以为第三概率1和第三概率A的均值,狗叫的音频事件对应的第四概率可以为第三概率2和第三概率B的均值,下雨的音频事件对应的第四概率可以为第三概率3和第三概率C的均[0101]图8为本公开实施例提供的一种确定M个第四概率的过程示意图。请参见图8,包确定M个第二概率和M个第四概率相关联的每个音频事件之间的目标损失,根据目标损失,[0109]图9为本公开实施例提供的一种音频事件检测模型的训练过程示意图。请参见图[0110]请参见图9,终端设备可以对教师模型1输出的2个第三概率和教师模型2输出的2四概率2可以为第三概率b和第三概率d的平均值。终端设备基于事件A对应的第二概率1和频事件检测模型是基于多个第一样本音频和每个第一样本音频包括的样本音频事件训练限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(PersonalDigital本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。储装置1108加载到随机访问存储器(RandomAccessMemory,简称RAM)1103中的程序而执施例中,该计算机程序可以通过通信装置1109从网络上被下载和安装,或者从存储装置[0146]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。[0149]本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例[0152]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性[0159]尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题,但是应
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