[发明专利]一种异常检测方法、智能终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种异常检测方法，其特征在于，所述异常检测方法包括：

采集环境中的目标音频；

将所述目标音频输入已训练的音频分类模型进行音频分类，得到所述目标音频对应的分类结果；

根据所述分类结果，确定所述目标音频对应的异常类型。

2.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述采集环境中的目标音频，具体包括：

实时监测环境中的音频信号；

对所述音频信号进行语音端点检测，得到环境中的目标音频。

3.根据权利要求2所述的异常检测方法，其特征在于，所述语音端点检测包括短时能量检测。

4.根据权利要求3所述的异常检测方法，其特征在于，所述对所述音频信号进行语音端点检测，得到环境中的目标音频，具体包括：

逐帧计算各个所述音频信号的音频强度；

根据预设的音频时间，以所述音频强度大于预设的强度阈值的音频信号为起点，截取所述音频信号中的目标音频。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的异常检测方法，其特征在于，所述音频分类模型的训练过程具体包括：

获取训练数据集，并对所述训练数据集中的各个训练数据进行分类标注，得到所述训练数据对应的标注信息；

针对每一个训练数据，对该训练数据进行预处理，得到该训练数据对应的音频特征；

将所述音频特征输入预设的初始模型进行音频特征分类，得到所述音频特征对应的分类结果；

根据该训练数据对应的标注信息和所述分类结果，调整所述初始模型的参数，直至所述初始模型收敛，得到所述音频分类模型。

6.根据权利要求5所述的异常检测方法，其特征在于，所述获取训练数据集，具体包括：

获取初始数据集；

对所述初始数据集中的初始数据进行均衡处理，得到中间数据；

将预设的背景底噪与所述中间数据进行融合，得到所述训练数据。

7.根据权利要求5所述的异常检测方法，其特征在于，所述针对每一个训练数据，对该训练数据进行预处理，得到该训练数据对应的音频特征，具体包括：

将所述训练数据对应的时间长度调整至与预设的音频时间相同，得到训练片段；

基于预设的提取规则，提取每一个所述训练片段对应的音频特征。

8.根据权利要求5所述的异常检测方法，其特征在于，所述标注信息包括标注类型和标注权重；所述根据该训练数据对应的标注信息和所述分类结果，调整所述初始模型的参数，直至所述初始模型收敛，得到所述音频分类模型，具体包括：

基于该训练数据对应的标注权重值，计算该训练数据对应的标注类型和所述分类结果之间的损失值；

根据所述损失值和该训练数据对应的平衡权重值，调整所述初始模型的参数，直至所述初始模型收敛，得到所述音频分类模型。

9.根据权利要求1所述的异常检测方法，其特征在于，所述根据所述分类结果，确定所述目标音频对应的异常类型，具体包括：

确定与所述异常类型对应的报警信息并发送。

10.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的音频识别程序，所述音频识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的异常检测方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有音频识别程序，所述音频识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的异常检测方法的步骤。