[发明专利]选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备

说明书

本申请实施例提供一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待测直播音视频；基于所述待测直播音视频生成第二耦合特征；计算所述第二耦合特征与预存的各类型的影音数据对应的第一耦合特征之间的汉明距离，其中，所述第二耦合特征采用与所述第一耦合特征相同的方式生成；将与所述第二耦合特征的汉明距离小于预设阈值的第一耦合特征所对应的影音数据的类型判定为所述待测直播音视频的类型，并输出。由此，可靠地检测出直播音视频的类型。

技术领域

本申请涉及直播技术领域，具体而言，涉及一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，直播受到了越来越多人的喜好，越来越频繁的出现在大众的生活中。然而，随着直播的受众群体越来越庞大，直播类型也多种多样，且不同类型的直播其内容相差甚远。因而，对直播音视频进行监控和管理越来越有必要。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法、装置及电子设备，通过对直播音视频进行分类，所分的类型包括不良类型。通过检测直播音视频是否为不良类型的直播音视频，进一步将发出不良类型直播音视频的主播判定为与各不良类型对应的不良主播。

第一方面，本申请实施例提供了一种选择性注意线索指导的不良主播检测方法，所述方法包括：

获取待测直播音视频。

基于所述待测直播音视频生成第二耦合特征。

计算所述第二耦合特征与预存的各类型的影音数据对应的第一耦合特征之间的汉明距离。其中，所述第二耦合特征采用与所述第一耦合特征相同的方式生成。

将与所述第二耦合特征的汉明距离小于预设阈值的第一耦合特征所对应的影音数据的类型判定为所述待测直播音视频的类型，并输出。

可选地，在本申请实施例中，所述第一耦合特征通过以下步骤生成：

针对预存的每种类型的影音数据，采用设定的直播检测模型的第一子网络对该类型的影音数据进行特征提取，以获取与该类型的影音数据对应的第一子特征。

采用所述直播检测模型的第二子网络对该类型的影音数据进行特征提取，以获取与该类型的影音数据对应的第二子特征。

采用所述直播检测模型的第三子网络对该类型的影音数据进行特征提取，以获取与该类型的影音数据对应的第三子特征。

对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理，以生成第一耦合特征。

所述第二耦合特征通过以下步骤生成：

将所述待测直播音视频输入到所述直播检测模型。

采用所述第一子网络对所述待测直播音视进行特征提取，以获取第一待测特征。

采用所述第二子网络对所述待测直播音视进行特征提取，以获取第二待测特征。

采用所述第三子网络对所述待测直播音视进行特征提取，以获取第三待测特征。

对所述第一待测特征、所述第二待测特征和所述第三待测特征进行特征耦合处理，以生成第二耦合特征。

可选地，在本申请实施例中，对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理的步骤，包括：

采用所述直播检测模型的注意力机制，对同一类型的影音数据对应的所述第一子特征、所述第二子特征和所述第三子特征进行特征耦合处理。

对所述第一待测特征、所述第二待测特征和所述第三待测特征进行特征耦合处理的步骤，包括：