[发明专利]选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法，其特征在于，包括：

获取待测直播音视频；

基于所述待测直播音视频生成第二耦合特征；

计算所述第二耦合特征与预存的各类型的影音数据对应的第一耦合特征之间的汉明距离，其中，所述第二耦合特征采用与所述第一耦合特征相同的方式生成；

将与所述第二耦合特征的汉明距离小于预设阈值的第一耦合特征所对应的影音数据的类型判定为所述待测直播音视频的类型，并输出；

所述第一耦合特征通过以下步骤生成：

针对预存的每种类型的影音数据，采用设定的直播检测模型的第一子网络对该类型的影音数据进行特征提取，

以获取与该类型的影音数据对应的第一子特征；

采用所述直播检测模型的第二子网络对该类型的影音数据进行特征提取，以获取与该类型的影音数据对应的第二子特征；以及

采用所述直播检测模型的第三子网络对该类型的影音数据进行特征提取，以获取与该类型的影音数据对应的第三子特征；

对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理，以生成第一耦合特征；

所述第二耦合特征通过以下步骤生成：

将所述待测直播音视频输入到所述直播检测模型；

采用所述第一子网络对所述待测直播音视进行特征提取，以获取第一待测特征；

采用所述第二子网络对所述待测直播音视进行特征提取，以获取第二待测特征；以及

采用所述第三子网络对所述待测直播音视进行特征提取，以获取第三待测特征；

对所述第一待测特征、所述第二待测特征和所述第三待测特征进行特征耦合处理，以生成第二耦合特征。

2.根据权利要求1所述的选择性注意线索指导的不良主播检测方法，其特征在于，

对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理的步骤，包括：

采用所述直播检测模型的注意力机制，对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理；

对所述第一待测特征、所述第二待测特征和所述第三待测特征进行特征耦合处理的步骤，包括：

采用所述直播检测模型的注意力机制，对所述第一待测特征、所述第二待测特征和所述第三待测特征进行特征耦合处理。

3.根据权利要求2所述的选择性注意线索指导的不良主播检测方法，其特征在于，

采用所述直播检测模型的注意力机制，对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理的步骤，包括：

采用所述直播检测模型的注意力机制，基于同一类型的影音数据对应的所述第一子特征生成第一注意力线索，基于同一类型的影音数据对应的所述第二子特征生成第二注意力线索，基于同一类型的影音数据对应的所述第三子特征生成第三注意力线索；

基于所述第一注意力线索、所述第二注意力线索以及所述第三注意力线索进行特征耦合。

4.根据权利要求1所述的选择性注意线索指导的不良主播检测方法，其特征在于，

在生成第一耦合特征之后，所述方法还包括：对不同类型的影音数据对应的第一耦合特征进行运算，将运算后的各第一耦合特征进行存储以得到哈希特征库；

计算所述第二耦合特征与预存的各类型的影音数据对应的第一耦合特征之间的汉明距离的步骤，包括：

获取所述哈希特征库中运算后的各第一耦合特征；

对所述第二耦合特征进行运算，获得运算后的第二耦合特征，对所述第二耦合特征进行的运算与对所述第一耦合特征进行的运算一致；

计算运算后的第二耦合特征与运算后的各第一耦合特征之间的汉明距离，以获得所述第二耦合特征与各第一耦合特征之间的汉明距离。

5.根据权利要求1所述的选择性注意线索指导的不良主播检测方法，其特征在于，所述第一子特征和所述第一待测特征为视频特征，所述第二子特征和所述第二待测特征为音频特征，所述第三子特征和所述第三待测特征为文本特征。