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摘要：不良言论音视频多模态深度学习方法和人工智能治理系统，利用深度学习模型识别音视频中的不良言论，根据，递进式地识别，既能利用文本、音频、视频智能检测模型在速度上的差异，来尽快地检测到容易检测的不良言论，又能综合音视频中多模态信息递进地调用音频、视频智能检测模型，来提高识别准确率，降低漏检率；同时，自动地修正音视频中的不良言论供用户参考，并且将用户修正后的音视频用于增量训练和测试智能修正模型，从而能够不断提高智能修正模型的准确率。

主权项：1.一种深度学习方法，其特征在于，所述方法包括：对象获取步骤:获取待检测的对象；音频检测步骤:若所述对象为音频，则通过人工智能模型从音频中识别出文本；将所述文本，输入不良言论文本检测智能模型进行计算，得到的输出作为该文本中每一语句对应的标签；若所述每一语句对应的标签属于不良标签，则将所述标签作为所述每一语句对应的第一标签，将所述每一语句及其第一标签返回给用户，并提醒用户“该音频存在问题，请禁止该音频的发布和传播”；若所述每一语句对应的标签属于良好标签，则将从所述音频中获取所述每一语句对应的音频片段输入不良言论音频检测智能模型进行计算，得到的输出作为所述每一语句对应的第二标签；若所述每一语句对应的第二标签属于不良标签，则将所述第二标签作为所述每一语句对应的第一标签，将所述每一语句及其第一标签返回给用户，并提醒用户“该音频存在问题，请禁止该音频的发布和传播”；若所述每一语句对应的第二标签属于良好标签，则将所述第二标签作为所述每一语句对应的第一标签；将所述每一语句对应的第一标签作为对所述每一语句对应的音频片段的检测结果；视频检测步骤：若所述对象为视频，则通过人工智能模型从视频中提取出音频，通过人工智能模型从所述音频中识别出文本；将所述文本，输入不良言论文本检测智能模型进行计算，得到的输出作为该文本中每一语句对应的标签；若所述每一语句对应的标签属于不良标签，则将所述标签作为所述每一语句对应的第一标签，将所述每一语句及其第一标签返回给用户，并提醒用户“该视频存在问题，请禁止该视频的发布和传播”；若所述每一语句对应的标签属于良好标签，则将从所述音频中获取所述每一语句对应的音频片段输入不良言论音频检测智能模型进行计算，得到的输出作为所述每一语句对应的第二标签；若所述每一语句对应的第二标签属于不良标签，则将所述第二标签作为所述每一语句对应的第一标签，将所述每一语句及其第一标签返回给用户，并提醒用户“该视频存在问题，请禁止该视频的发布和传播”；若所述每一语句对应的第二标签属于良好标签，则将从所述视频中获取所述每一语句对应的视频片段输入不良言论视频检测智能模型进行计算，得到的输出作为所述每一语句对应的第三标签；若所述每一语句对应的第三标签属于不良标签，则将所述第三标签作为所述每一语句对应的第一标签，将所述每一语句及其第一标签返回给用户，并提醒用户“该视频存在问题，请禁止该视频的发布和传播”；若所述每一语句对应的第三标签属于良好标签，则将所述第三标签作为所述每一语句对应的第一标签；将所述每一语句对应的第一标签作为对所述每一语句对应的视频片段的检测结果。

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百度查询： 华南师范大学 不良言论音视频多模态深度学习方法和人工智能治理系统