技术特征：
1.一种声音事件检测方法，其特征在于，应用于检测设备，所述方法包括：接收正样本数据，所述正样本数据为与目标应用场景中发生的目标声音事件相关的音频数据；对所述目标应用场景中的声音进行收集，得到负样本数据；将所述正样本数据与所述负样本数据发送至云端设备，以使得所述云端设备基于所述正样本数据与所述负样本数据对声音事件检测模型进行训练得到第一声音事件检测模型；接收所述云端设备发送的所述第一声音事件检测模型；获取所述目标应用场景中的实时音频数据，并采用所述第一声音事件检测模型对所述实时音频数据进行检测，得到当前检测结果，所述当前检测结果为所述目标应用场景是否发生所述目标声音事件的检测结果。2.一种声音事件检测方法，其特征在于，应用于检测设备，所述方法包括：接收正样本数据，所述正样本数据为与目标应用场景中发生的目标声音事件相关的音频数据；对所述目标应用场景中的声音进行收集，得到负样本数据；基于所述正样本数据与所述负样本数据，对声音事件检测模型进行训练，得到第一声音事件检测模型；获取所述目标应用场景中的实时音频数据，并采用所述第一声音事件检测模型对所述实时音频数据进行检测，得到当前检测结果，所述当前检测结果为所述目标应用场景是否发生所述目标声音事件的检测结果。3.根据权利要求1或2所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述声音事件检测模型包括提取器与分类器，所述基于所述正样本数据与所述负样本数据，对声音事件检测模型进行训练的步骤，包括：基于所述正样本数据与所述负样本数据，对所述提取器与所述分类器进行交替训练。4.根据权利要求3所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述对所述提取器与所述分类器进行交替训练的步骤，包括：将所有所述正样本数据与所有所述负样本数据划分为多个批次的训练数据，所述提取器用于提取所述训练数据中的特征，得到特征数据，所述分类器用于对所述特征数据进行分类；在使用第n个批次的训练数据训练所述声音事件检测模型时，调整所述提取器的参数，并保持所述分类器的参数不变；在使用第(n+1)个批次的训练数据训练所述声音事件检测模型时，保持所述提取器的参数不变，并调整所述分类器的参数。5.根据权利要求1或2所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述采用所述第一声音事件检测模型对所述实时音频数据进行检测，得到当前检测结果的步骤，包括：对所述实时音频数据进行预处理，得到预处理音频数据；采用所述第一声音事件检测模型对所述预处理音频数据进行检测处理，得到所述当前检测结果。6.根据权利要求5所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述采用所述第一声音事件检测模型对所述预处理音频数据进行检测处理，得到所述当前检测结果的步骤，包括：
采用滑窗法对所述预处理音频数据进行拆分，得到多个子音频数据；将所述子音频数据输入所述声音事件检测模型，得到子检测结果；对所述子检测结果进行处理，得到所述当前检测结果。7.根据权利要求6所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述对所述子检测结果进行处理，得到所述当前检测结果的步骤，包括：判断所有所述子检测结果中是否存在所述目标应用场景中发生所述目标声音事件；若是，则确定所述当前检测结果为所述目标应用场景中发生所述目标声音事件；若否，则确定所述当前检测结果为所述目标应用场景中未发生所述目标声音事件。8.根据权利要求6所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述对所述子检测结果进行处理，得到所述当前检测结果的步骤，包括：判断所有所述子检测结果中是否存在连续两个子检测结果为所述目标应用场景中发生所述目标声音事件；若是，则确定所述当前检测结果为所述目标应用场景中发生所述目标声音事件；若否，则确定所述当前检测结果为所述目标应用场景中未发生所述目标声音事件。9.根据权利要求1或2所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述当前检测结果为所述目标应用场景中发生所述目标声音事件时，向移动终端发送提醒信息。10.根据权利要求1或2所述的声音事件检测方法，其特征在于，所述方法还包括：在接收到标注信息后，基于所述标注信息，对所述第一声音事件检测模型进行修正训练，得到第二声音事件检测模型。11.一种检测设备，其特征在于，包括互相连接的存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，用于实现权利要求1-9中任一项所述的声音事件检测方法。12.一种检测系统，其特征在于，包括检测设备，所述检测设备为权利要求11所述的检测设备。13.根据权利要求12所述的检测系统，其特征在于，所述检测设备为移动终端。14.根据权利要求12所述的检测系统，其特征在于，所述检测系统还包括移动终端，所述检测设备用于采用第一声音事件检测模型对实时音频数据进行检测，得到当前检测结果，并将所述当前检测结果发送至所述移动终端。15.根据权利要求14所述的检测系统，其特征在于，所述检测设备包括音频采集设备与处理器，所述音频采集设备用于采集目标应用场景中的声音得到负样本数据，并将所述负样本数据传输至所述处理器。16.根据权利要求14所述的检测系统，其特征在于，所述检测系统还包括云端设备，所述云端设备与所述检测设备以及所述移动终端连接，用于将所述检测设备输出的当前检测结果转发至所述移动终端。17.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时，用于实现权利要求1-10中任一项所述的声音事件检测方法。
技术总结
本申请公开了一种声音事件检测方法、设备、系统和可读存储介质，该方法应用于检测设备，该方法包括：接收正样本数据，正样本数据为与目标应用场景中发生的目标声音事件相关的音频数据；对目标应用场景中的声音进行收集，得到负样本数据；将正样本数据与负样本数据发送至云端设备，以使得云端设备基于正样本数据与负样本数据对声音事件检测模型进行训练得到第一声音事件检测模型；获取目标应用场景中的实时音频数据，并采用第一声音事件检测模型对实时音频数据进行检测，得到当前检测结果，当前检测结果为目标应用场景是否发生目标声音事件的检测结果。通过上述方式，本申请能够提升检测效果，用户能够自定义声音事件检测模型的检测类型。型的检测类型。型的检测类型。
技术研发人员：张翼飞 方昕 高天 褚繁
受保护的技术使用者：科大讯飞股份有限公司
技术研发日：2021.12.10
技术公布日：2022/4/12