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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海喜馬拉雅科技有限公司申請的專利音頻的違規(guī)審核方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116186265B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310196839.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權(quán)音頻的違規(guī)審核方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)是由羅歡;鄔雨可;顏杰;余相君設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-03-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本音頻的違規(guī)審核方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種音頻的違規(guī)審核方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。在多標(biāo)簽分類模型的訓(xùn)練時，用到了訓(xùn)練樣本集和輔助數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練樣本集包括若干訓(xùn)練音頻的ASR文本，輔助數(shù)據(jù)集包括每份訓(xùn)練音頻的目標(biāo)概率向量和違規(guī)Mask向量；違規(guī)Mask向量采用不同數(shù)值表征訓(xùn)練音頻已確定的實際違規(guī)類別和其他的待定違規(guī)類別；目標(biāo)概率向量包括訓(xùn)練音頻屬于實際違規(guī)類別的概率。如此，訓(xùn)練時利用違規(guī)Mask向量得到的目標(biāo)損失值只保留了實際違規(guī)類別的影響，使得多標(biāo)簽分類模型更為準(zhǔn)確，從而在模型應(yīng)用階段能夠確定出待審核音頻所屬的全部目標(biāo)違規(guī)類別，保證了違規(guī)類別識別的全面性。

本發(fā)明授權(quán)音頻的違規(guī)審核方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種音頻的違規(guī)審核方法，其特征在于，包括： 獲取待審核音頻，并對所述待審核音頻進(jìn)行語音識別，得到待審核ASR文本； 將所述待審核ASR文本輸入訓(xùn)練后的多標(biāo)簽分類模型，得到違規(guī)標(biāo)簽預(yù)測向量，所述違規(guī)標(biāo)簽預(yù)測向量包括所述待審核音頻屬于每種違規(guī)類別的概率值； 基于所述違規(guī)標(biāo)簽預(yù)測向量確定所述待審核音頻所屬的至少一種目標(biāo)違規(guī)類別； 其中，所述訓(xùn)練后的多標(biāo)簽分類模型通過以下方式訓(xùn)練得到： 構(gòu)建訓(xùn)練樣本集和輔助數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練樣本集包括若干訓(xùn)練音頻的ASR文本，所述輔助數(shù)據(jù)集包括每份訓(xùn)練音頻的目標(biāo)概率向量和違規(guī)Mask向量；所述違規(guī)Mask向量采用不同數(shù)值表征所述訓(xùn)練音頻已確定的實際違規(guī)類別和其他的待定違規(guī)類別；所述目標(biāo)概率向量包括所述訓(xùn)練音頻屬于所述實際違規(guī)類別的概率； 將所述訓(xùn)練樣本集輸入多標(biāo)簽分類模型，得到每個ASR文本的預(yù)測概率向量，所述預(yù)測概率向量包括每種違規(guī)類別對應(yīng)的概率值； 針對每個ASR文本，利用所述ASR文本的預(yù)測概率向量、目標(biāo)概率向量和違規(guī)Mask向量，計算所述ASR文本的個體損失值； 基于每個ASR文本的個體損失值得到目標(biāo)損失值； 利用所述目標(biāo)損失值進(jìn)行反向傳播以更新所述多標(biāo)簽分類模型的模型參數(shù)，得到所述訓(xùn)練后的多標(biāo)簽分類模型； 其中，所述利用所述ASR文本的預(yù)測概率向量、目標(biāo)概率向量和違規(guī)Mask向量，計算所述ASR文本的個體損失值的步驟，包括： 基于所述目標(biāo)概率向量、所述預(yù)測概率向量和預(yù)設(shè)的損失函數(shù)，計算得到待定損失向量； 將所述待定損失向量與所述違規(guī)Mask向量相乘，得到目標(biāo)損失向量； 將所述目標(biāo)損失向量的每個損失值相加，得到所述個體損失值。

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