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申请/专利权人：北京小米移动软件有限公司

摘要：本公开是关于一种音频检测方法、装置、电子设备及介质。音频检测方法包括采集当前场景下的目标音频数据，对目标音频数据进行音频分离处理，得到目标音频数据分离出的多个音频片段，同一音频片段中的声音特征之间的相似度大于预设阈值，分别对每个音频片段进行检测，得到每个音频片段的检测结果，检测结果用于表征音频片段的类型，类型包括正常类型或异常类型。本公开可以更加准确地确定出每个音频片段的检测结果，进而提高音频检测的准确度，便于及时对异常音频数据进行处理，提高用户的使用体验。

主权项：1.一种音频检测方法，其特征在于，包括：采集当前场景下的目标音频数据；对所述目标音频数据进行音频分离处理，得到所述目标音频数据分离出的多个音频片段，同一音频片段中的声音特征之间的相似度大于预设阈值；分别对每个音频片段进行检测，得到所述每个音频片段的检测结果，所述检测结果用于表征所述音频片段的类型，所述类型包括正常类型或异常类型；所述对所述目标音频数据进行音频分离处理，得到所述目标音频数据分离出的多个音频片段，包括：调用目标音频分离模型，对所述目标音频数据进行音频分离处理，得到所述目标音频数据分离出的多个音频片段；所述目标音频分离模型用于基于输入的音频数据进行音频分离，所述目标音频分离模型基于异常音频数据和正常音频数据训练得到；所述分别对每个音频片段进行检测，得到所述每个音频片段的检测结果，包括：调用目标音频检测模型，分别对所述每个音频片段进行检测，得到所述每个音频片段的检测结果；所述目标音频检测模型用于基于输入的音频数据进行音频检测，所述目标音频检测模型基于异常音频数据和正常音频数据训练得到；所述目标音频分离模型和所述目标音频检测模型的训练过程包括：获取多个第一训练数据、多个第二训练数据和多个第三训练数据；所述第一训练数据中包括正常音频数据，所述第二训练数据中包括异常音频数据，所述第三训练数据中包括混合音频数据，所述混合音频数据由正常音频数据和异常音频数据混合得到；基于所述多个第一训练数据，分别对待训练的音频分离模型和待训练的音频检测模型进行训练，得到第一音频分离模型和第一音频检测模型；基于所述多个第二训练数据，分别对所述第一音频分离模型和所述第一音频检测模型进行训练，得到第二音频分离模型和第二音频检测模型；基于所述多个第三训练数据，对所述第二音频分离模型和所述第二音频检测模型进行联合训练，得到所述目标音频分离模型和所述目标音频检测模型。

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