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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利声音事件检测方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114882911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210608076.7，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权声音事件检测方法、装置、设备及存储介质是由张之勇;王健宗;程宁设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本声音事件检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及声音识别技术领域，提供了一种低资源声音事件检测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取待检测的声音；将待检测的声音输入至训练好的声音组类别神经网络模型，得到声音组类别信息；将待检测的声音输入至预先训练好的声音事件类别判断模型的编码器得到细粒度特征信息，并将组类别信息与细粒度特征信息拼接融合，得到融合特征信息；将融合特征信息输入至声音事件类别判断模型的解码器，并基于注意力机制，结合预先得到的组类别表示矩阵对融合特征信息进行解码，得到声音事件判断结果。本发明通过将待检测的声音形成包含丰富信息的大类组声音组类别信息，通过自注意力机制实现基于大类声音事件结果辅助判别。

本发明授权声音事件检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种声音事件检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的声音； 将所述待检测的声音输入至训练好的声音组类别神经网络模型，得到声音组类别信息； 将所述待检测的声音输入至预先训练好的声音事件类别判断模型的编码器得到细粒度特征信息，并将所述组类别信息与所述细粒度特征信息拼接融合，得到融合特征信息； 将所述融合特征信息输入至所述声音事件类别判断模型的解码器，并基于注意力机制，结合预先得到的组类别表示矩阵对所述融合特征信息进行解码，得到声音事件判断结果； 预先训练所述声音组类别神经网络模型，包括： 获取声音样本数据，并根据所述声音样本数据构建组类别标签，所述组类别标签包括每个声音样本数据所对应的声音组类别； 将所述声音样本数据输入至待训练的声音组类别神经网络模型，得到样本预测组类别信息； 根据每个声音样本数据对应的声音组类别和所述样本预测组类别信息反向更新所述声音组类别神经网络模型，以对所述声音组类别神经网络模型进行训练； 预先训练所述声音事件类别判断模型，包括： 将所述声音样本数据输入至待训练的声音事件类别判断模型，由所述声音事件类别判断模型的编码器从所述声音样本数据中提取得到样本细粒度特征； 将所述样本细粒度特征与所述声音组类别神经网络模型输出的样本预测组类别信息进行拼接融合，得到样本融合特征信息； 将所述样本融合特征信息输入至所述声音组类别神经网络模型的解码器，并基于注意力机制，结合所述组类别表示矩阵对所述样本融合特征信息进行解码，得到样本声音事件判断结果； 根据所述声音样本数据对应的真实声音事件和所述样本声音事件判断结果反向更新所述声音事件类别判断模型； 所述根据所述声音样本数据构建组类别标签，包括： 对所述声音样本数据进行特征提取，得到声音基础特征； 对所述声音基础特征进行帧级别频谱平均，得到声音粗特征信息； 对所述粗特征信息进行聚类，得到至少一个聚类簇，每个聚类簇对应一个声音组类别； 基于每个聚类簇对应的组类别构建所述组类别标签。

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