歌声鉴伪模型的训练方法、歌声鉴伪方法及相关产品与流程

1.一种歌声鉴伪模型的训练方法，其特征在于，所述歌声鉴伪模型包含歌声特征提取模型和目标分类器模型，所述训练方法包括：

2.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，从机器演唱的歌曲样本中提取各歌声片段作为正样本歌声片段之后，所述训练方法还包括：

3.根据权利要求1或2所述的训练方法，其特征在于，提取所述正样本歌声片段和所述负样本歌声片段各自对应的歌声特征之后，所述训练方法还包括：

4.根据权利要求1或2所述的训练方法，其特征在于，所述使用所述正样本歌声片段和所述负样本歌声片段各自对应的标签信息、所述歌声特征对初始分类器模型进行训练，包括：

5.根据权利要求4所述的训练方法，其特征在于，若所述歌声辅助特征包含不同类型的多类特征，所述训练方法还包括：

6.根据权利要求1所述的训练方法，其特征在于，若融合概率大于等于目标判断阈值，所述融合概率由所述正样本歌声片段和所述负样本歌声片段各自对应的所述预测概率融合得到的，则确定所述样本歌曲为机器演唱的歌曲样本；所述目标判断阈值的确定过程，包括：

7.一种歌声鉴伪方法，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的歌声鉴伪方法，其特征在于，若所述歌声鉴伪模型有多个，且各所述歌声鉴伪模型之间的歌曲样本存在类型差别，所述类型差别不包含机器演唱或真人演唱的区分，则所述歌声鉴伪方法还包括：

9.根据权利要求7所述的歌声鉴伪方法，其特征在于，将所述各歌声片段输入歌声鉴伪模型，以得到所述各歌声片段分别被预测为机器演唱片段的预测概率之后，所述歌声鉴伪方法还包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至6中任意一项或权利要求7至9中任意一项所述的方法。

12.一种包含指令或计算机程序的计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至6中任意一项或权利要求7至9中任意一项所述的方法。