[發明專利]音頻文件確定方法和裝置、存儲介質及電子裝置有效
| 申請號: | 201911401929.4 | 申請日: | 2019-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN111159461B | 公開(公告)日: | 2023-10-03 |
| 發明(設計)人: | 劉浩;黃杰輝;梁志婷 | 申請(專利權)人: | 秒針信息技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/61 | 分類號: | G06F16/61;G06F16/68 |
| 代理公司: | 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240 | 代理人: | 周婷婷 |
| 地址: | 100102 北京市朝陽*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 音頻文件 確定 方法 裝置 存儲 介質 電子 | ||
1.一種音頻文件確定方法,其特征在于,包括:
對N個關鍵詞集合中的每個關鍵詞集合中的所有關鍵詞進行排序,得到所述N個關鍵詞集合對應的N個關鍵詞排序結果,其中,所述N個關鍵詞集合與N個音頻文件一一對應,所述N為自然數;
根據所述N個關鍵詞排序結果確定所述N個關鍵詞排序結果中相似度超過第一預設閾值的M個關鍵詞排序結果,其中,所述M為小于或等于N的自然數;
確定所述M個關鍵詞排序結果對應的M個音頻文件為M個目標音頻文件。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,對N個關鍵詞集合中的每個關鍵詞集合中的所有關鍵詞進行排序之前,所述方法還包括:
獲取N個目標設備的所述N個音頻文件,將獲取到的所述N個音頻文件進行語音識別,得到所述N個音頻文件對應的N個文本信息;
提取所述N個文本信息中的關鍵詞,得到所述N個文本信息對應的N個關鍵詞集合,其中,所述N個關鍵詞集合與所述N個文本信息一一對應。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取N個目標設備的所述N個音頻文件,包括:
確定目標時間段內所述N個目標設備所產生的音頻的分貝值;
根據所述分貝值確定所述N個目標設備中任意兩個分貝值的差值在第二預設閾值內的所述N個音頻文件。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述對N個關鍵詞集合中的每個關鍵詞集合中的所有關鍵詞進行排序,包括:
根據所述N個關鍵詞集合中的每個關鍵詞集合中的所有關鍵詞在所述每個關鍵詞集合中出現的次數進行排序。
5.根據權利要求1至4任一項所述的方法,其特征在于,在確定所述M個關鍵詞排序結果對應的M個音頻文件為M個目標音頻文件之后,所述方法還包括:
標記所述M個目標音頻文件;
確定產生被標記的所述M個目標音頻文件對應的M個目標設備存在目標錄音行為。
6.一種音頻文件確定裝置,其特征在于,包括:
排序單元,用于對N個關鍵詞集合中的每個關鍵詞集合中的所有關鍵詞進行排序,得到所述N個關鍵詞集合對應的N個關鍵詞排序結果,其中,所述N個關鍵詞集合與N個音頻文件一一對應,所述N為自然數;
第一確定單元,用于根據所述N個關鍵詞排序結果確定所述N個關鍵詞排序結果中相似度超過第一預設閾值的M個關鍵詞排序結果,其中,所述M為小于或等于N的自然數;
第二確定單元,用于確定所述M個關鍵詞排序結果對應的M個音頻文件為M個目標音頻文件。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括:
獲取單元,用于對N個關鍵詞集合中的每個關鍵詞集合中的所有關鍵詞進行排序之前,獲取N個目標設備的所述N個音頻文件,將獲取到的所述N個音頻文件進行語音識別,得到所述N個音頻文件對應的N個文本信息;
提取單元,用于提取所述N個文本信息中的關鍵詞,得到所述N個文本信息對應的N個關鍵詞集合,其中,所述N個關鍵詞集合與所述N個文本信息一一對應。
8.根據權利要求7所述的裝置,其特征在于,所述獲取單元,包括:
第一確定模塊,用于確定目標時間段內所述N個目標設備所產生的音頻的分貝值;
第二確定模塊,用于根據所述分貝值確定所述N個目標設備中任意兩個分貝值的差值在第二預設閾值內的所述N個音頻文件。
9.一種計算機可讀的存儲介質,其特征在于,所述存儲介質中存儲有計算機程序,其中,所述計算機程序被設置為運行時執行所述權利要求1至5任一項中所述的方法。
10.一種電子裝置,包括存儲器和處理器,其特征在于,所述存儲器中存儲有計算機程序,所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行所述權利要求1至5任一項中所述的方法。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于秒針信息技術有限公司,未經秒針信息技術有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201911401929.4/1.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇:一種基于深度課程學習的圖像識別方法
- 下一篇:物體跟蹤方法和裝置





