本申请提供一种转向灯音频的识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品，所述方法包括：获取待识别订单的原始音频，原始音频是在完成待识别订单的过程中对车辆内部的声音进行采集得到的；对原始音频进行检测，得到待识别音频段；获取训练好的识别模型，训练好的识别模型由服务端根据训练数据集对初始识别模型进行训练得到，初始识别模型由服务端基于神经网络架构搜索得到；将待识别音频段输入至训练好的识别模型中进行识别，得到识别结果；当识别结果表征识别成功时，确定待识别音频段中存在转向灯音频。如此无需人工审核，能够实现对原始音频中转向灯声音的自动识别，大大降低人工审核成本，提高审核速度和准确率。提高审核速度和准确率。提高审核速度和准确率。
【技术实现步骤摘要】
转向灯音频的识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，涉及但不限于一种转向灯音频的识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的不断发展，出租汽车行业与互联网融合，网络预约出租汽车(简称“网约车”)以其提前预约出行、无需盲目等待的优势，受到广大公众的欢迎。
[0003]网约车经营平台为了吸引更多车辆和驾驶员加入网约服务平台，会对接单车辆进行奖励。但是，随之而来出现一些司机作弊，例如购买并使用作弊软件，更改网约车应用程序(APP，Application)的各种数据，包括里程、计费等数据；或者虚构订单、利用多个手机设备虚构乘客等谎报接单情况，骗取平台奖励，给网约服务平台造成损失。相关技术中采用人工审核的方式进行抽样审核，效率低、成本高，且漏查漏检较多、准确率低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种转向灯音频的识别方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，能够快速、准确地识别出车辆在完成订单的过程中采集到的车内声音中是否存在转向灯声音。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的：
[0006]本申请实施例提供一种转向灯音频的识别方法，所述方法包括：
[0007]获取待识别订单的原始音频，所述原始音频是在完成所述待识别订单的过程中对车辆内部的声音进行采集得到的；
[0008]对所述原始音频进行检测，得到待识别音频段；
[0009]获取训练好的识别模型，所述训练好的识别模型由服务端根据训练数据集对初始识别模型进行训练得到，所述初始识别模型由所述服务端基于神经网络架构搜索得到；
[0010]将所述待识别音频段输入至所述训练好的识别模型中进行识别，得到识别结果；
[0011]当所述识别结果表征识别成功时，确定所述待识别音频段中存在转向灯音频。
[0012]本申请实施例提供一种转向灯音频的识别装置，所述装置包括：
[0013]第一获取模块，用于获取待识别订单的原始音频，所述原始音频是在完成所述待识别订单的过程中对车辆内部的声音进行采集得到的；
[0014]检测模块，用于对所述原始音频进行检测，得到待识别音频段；
[0015]第二获取模块，用于获取训练好的识别模型，所述训练好的识别模型由服务端根据训练数据集对初始识别模型进行训练得到，所述初始识别模型由所述服务端基于神经网络架构搜索得到；
[0016]识别模块，用于将所述待识别音频段输入至所述训练好的识别模型中进行识别，得到识别结果；
[0017]第一确定模块，用于当所述识别结果表征识别成功时，确定所述待识别音频段中
存在转向灯音频。
[0018]在一些实施例中，所述第一获取模块，还用于：
[0019]接收用于识别待识别订单是否违规的请求消息，所述请求消息中携带有待识别订单的订单标识；
[0020]根据所述订单标识，获取原始音频，所述原始音频是在完成所述待识别订单的过程中采集并传输至所述服务端的。
[0021]在一些实施例中，所述检测模块，还用于：
[0022]采用语音活动检测技术，对所述原始音频进行检测，得到至少一个存在语音信号的音频段；
[0023]从所述至少一个存在语音信号的音频段中选择一个音频段作为待识别音频段。
[0024]在一些实施例中，所述装置还包括：
[0025]第二确定模块，用于根据所述订单标识，确定所述待识别订单的订单信息；
[0026]第三确定模块，用于根据各存在语音信号的音频段对应的识别结果确定实际转向信息；
[0027]第四确定模块，用于确定所述实际转向信息与所述订单信息的匹配度；
[0028]第五确定模块，用于当所述匹配度小于预设阈值时，将所述待识别订单确定为违规订单；
[0029]第六确定模块，用于当所述匹配度大于或等于预设阈值时，将所述待识别订单确定为合规订单；
[0030]交易模块，用于根据所述订单信息确定所述合规订单对应的交易信息，并基于所述交易信息进行交易。
[0031]在一些实施例中，所述第一确定模块，还用于：
[0032]根据所述订单信息包括的起始地和目的地确定参考路线；
[0033]根据所述参考路线确定参考转向信息；
[0034]将所述实际转向信息和所述参考转向信息进行比较，得到所述实际转向信息与所述订单信息的匹配度。
[0035]在一些实施例中，所述第二获取模块，还用于：
[0036]获取训练数据集和验证数据集；
[0037]获取基于神经网络架构搜索得到的初始识别模型；
[0038]基于预设的多个训练条件和所述训练数据集分别对所述初始识别模型进行训练，得到各训练条件对应的训练好的待选识别模型，所述训练条件包括以下至少一个：类别权重、类别比例和阈值；
[0039]基于所述验证数据集，从各训练好的待选识别模型中筛选出训练好的识别模型。
[0040]在一些实施例中，所述第二获取模块，还用于：
[0041]获取在不同环境下不同车辆内部采集到的原始音频数据集；
[0042]基于所述原始音频数据集，确定正样本数据集和负样本数据集，所述正样本数据集由各原始音频数据中包括的转向灯提示音数据组成，所述负样本数据集由各原始音频数据中除转向灯提示音数据之外的数据组成；
[0043]对所述正样本数据集中的转向灯提示音数据进行数据增强处理，得到处理后的正
样本数据集；
[0044]将所述负样本数据集和所述处理后的正样本数据集确定为训练数据集。
[0045]本申请实施例提供一种电子设备，所述设备包括：
[0046]存储器，用于存储可执行指令；
[0047]处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请实施例提供的转向灯音频的识别方法。
[0048]本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有可执行指令，用于引起处理器执行时，实现本申请实施例提供的转向灯音频的识别方法。
[0049]本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的转向灯音频的识别方法。
[0050]本申请实施例具有以下有益效果：
[0051]本申请实施例提供的转向灯音频的识别方法，首先服务端获取待识别订单的原始音频，该原始音频是在完成待识别订单的过程中对车辆内部的声音进行采集得到的；服务端对原始音频进行检测，去除其中静音的音频段，得到待识别音频段；利用预先训练好的识别模型对待识别音频段进行识别，得到识别结果，其中训练好的识别模型由服务端根据训练数据集对初始识别模型进行训练得到，该初始识别模型由服务端基于神经网络架构搜索得到。当识别结果表征识别成功时，确定待识别音频段中存在转向灯音频。如此，实现快速、准确地识别出车辆在完成订单的过程中采集到的车本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种转向灯音频的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别订单的原始音频，所述原始音频是在完成所述待识别订单的过程中对车辆内部的声音进行采集得到的；对所述原始音频进行检测，得到待识别音频段；获取训练好的识别模型，所述训练好的识别模型由服务端根据训练数据集对初始识别模型进行训练得到，所述初始识别模型由所述服务端基于神经网络架构搜索得到；将所述待识别音频段输入至所述训练好的识别模型中进行识别，得到识别结果；当所述识别结果表征识别成功时，确定所述待识别音频段中存在转向灯音频。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别订单的原始音频，包括：接收用于识别待识别订单是否违规的请求消息，所述请求消息中携带有待识别订单的订单标识；根据所述订单标识，获取原始音频，所述原始音频是在完成所述待识别订单的过程中采集并传输至所述服务端的。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述原始音频进行检测，得到待识别音频段，包括：采用语音活动检测技术，对所述原始音频进行检测，得到至少一个存在语音信号的音频段；从所述至少一个存在语音信号的音频段中选择一个音频段作为待识别音频段。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述订单标识，确定所述待识别订单的订单信息；根据各存在语音信号的音频段对应的识别结果确定实际转向信息；确定所述实际转向信息与所述订单信息的匹配度；当所述匹配度小于预设阈值时，将所述待识别订单确定为违规订单；当所述匹配度大于或等于预设阈值时，将所述待识别订单确定为合规订单；根据所述订单信息确定所述合规订单对应的交易信息，并基于所述交易信息进行交易。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定所述实际转向信息与所述订单信息的匹配度，包括：根据所述订单信息包括的起始地和目的地确定参考路线；根据所述参考路线确定参考转向信息；将所述实际转向信息和所述参考转向信息进行比较，得到所述实际转向信息与所述订单信息的匹配度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取训练好的识别模型，包括：获取训练数据集和验证数据集；获取基于神...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈亦欣，陈潮涛，姜迪，徐倩，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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