本發(fā)明涉及人工智能，尤其涉及一種語音單通檢測方法、裝置、設備、介質及產品。

背景技術：

1、隨著長期演進網(wǎng)絡傳輸語音通信的快速增長，語音通話過程中單通問題也越來越突出。語音通信單通，通常是指在語音通信過程中，只有一個方向的聲音可以被傳送和接收，而另一方向則無法進行聲音的傳輸，因此，語音單通對于用戶體驗影響極大。

2、現(xiàn)有技術中通過實時傳輸協(xié)議丟幀比例進行單通檢測，該方法是目前較為常用的基于實時傳輸協(xié)議(real-time?transport?protocol，rtp)/實時傳輸控制協(xié)議(real-timetransportcontrol?protocol，rtcp)包頭檢測信息開展單通檢測方法之一，該方法由于不需要進行rtp/rtcp語音凈荷解析，普遍被用來進行日常用戶語音單通識別，但該方法需要基于rtp/rtcp包頭的各項測量數(shù)據(jù)進行診斷，對數(shù)據(jù)質量要求較高，而目前現(xiàn)網(wǎng)深度包檢測(deep?packet?inspection，dpi)采集的會話數(shù)據(jù)中rtp/rtcp測量字段常有缺失，這類缺失rtp/rtcp測量字段的會話數(shù)據(jù)基于現(xiàn)有技術無法進行單通識別，使得該方法的覆蓋范圍受到限制，從而導致語音單通檢測的準確性較低。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種語音單通檢測方法、裝置、設備、介質及產品，用以解決現(xiàn)有技術中語音單通檢測的準確性較低的問題。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種語音單通檢測方法，包括：

3、獲取語音會話數(shù)據(jù)包；

4、將所述語音會話數(shù)據(jù)包按照數(shù)據(jù)流方向進行拆分，得到多段數(shù)據(jù)流；

5、確定每一段數(shù)據(jù)流的實時傳輸協(xié)議rtp數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及實時傳輸控制協(xié)議rtcp數(shù)據(jù)包的缺失情況；

6、基于每一段數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及rtcp數(shù)據(jù)包的缺失情況，確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型；

7、基于所述數(shù)據(jù)類型，對所述語音會話數(shù)據(jù)包進行單通檢測，得到單通檢測結果。

8、在一個實施例中，所述基于每一段數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及rtcp數(shù)據(jù)包的缺失情況，確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型，包括：

9、若所有數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包都不存在缺失，且所有數(shù)據(jù)流的rtcp數(shù)據(jù)包都不存在缺失，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型為第一類型；

10、若所有數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包都不存在缺失，且至少一段數(shù)據(jù)流的rtcp數(shù)據(jù)包存在缺失，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型為第二類型；

11、若至少一段數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包存在缺失，且所有數(shù)據(jù)流的rtcp數(shù)據(jù)包都不存在缺失，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型為第三類型；

12、若至少一段數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包存在缺失，且至少一段數(shù)據(jù)流的rtcp數(shù)據(jù)包存在缺失，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型為第四類型。

13、在一個實施例中，所述基于所述數(shù)據(jù)類型，對所述語音會話數(shù)據(jù)包進行單通檢測，得到單通檢測結果，包括：

14、若所述數(shù)據(jù)類型為所述第一類型，則將所述語音會話數(shù)據(jù)包輸入至第一單通檢測模型中，得到所述第一單通檢測模型輸出的第一單通檢測結果；所述第一單通檢測模型是基于第一類型會話數(shù)據(jù)包樣本和所述第一類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽進行模型訓練所得到的；

15、若所述數(shù)據(jù)類型為所述第二類型，則將所述語音會話數(shù)據(jù)包輸入至第二單通檢測模型中，得到所述第二單通檢測模型輸出的第二單通檢測結果；所述第二單通檢測模型是基于第二類型會話數(shù)據(jù)包樣本和所述第二類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽進行模型訓練所得到的；

16、若所述數(shù)據(jù)類型為所述第三類型，則將所述多段數(shù)據(jù)流輸入至第三單通檢測模型中，得到所述第三單通檢測模型輸出的第三單通檢測結果；所述第三單通檢測模型是基于第三類型會話數(shù)據(jù)包樣本的多段數(shù)據(jù)流樣本和所述第三類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽進行模型訓練所得到的；

17、若所述數(shù)據(jù)類型為所述第四類型，則將所述多段數(shù)據(jù)流輸入至第四單通檢測模型中，得到所述第四單通檢測模型輸出的第四單通檢測結果；所述第四單通檢測模型是基于第四類型會話數(shù)據(jù)包樣本的多段數(shù)據(jù)流樣本和所述第四類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽進行模型訓練所得到的。

18、在一個實施例中，所述多段數(shù)據(jù)流包括主叫側上行數(shù)據(jù)流、主叫側下行數(shù)據(jù)流、被叫側上行數(shù)據(jù)流和被叫側下行數(shù)據(jù)流。

19、在一個實施例中，所述第一單通檢測模型、所述第二單通檢測模型、所述第三單通檢測模型和所述第四單通檢測模型是通過如下方式訓練所得到的：

20、獲取語音會話數(shù)據(jù)包樣本；

21、將所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本按照數(shù)據(jù)流方向進行拆分，得到多段數(shù)據(jù)流樣本；

22、確定每一段數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽；所述通話類型標簽包括單通標簽和非單通標簽；

23、基于每一段數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽，確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽；

24、基于每一段數(shù)據(jù)流樣本的rtp數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及rtcp數(shù)據(jù)包的缺失情況，確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的數(shù)據(jù)類型；

25、基于所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本、所述數(shù)據(jù)類型、所述會話單通標簽和所述多段數(shù)據(jù)流樣本，對提升樹模型進行訓練，分別得到第一單通檢測模型、第二單通檢測模型、第三單通檢測模型和第四單通檢測模型。

26、在一個實施例中，所述多段數(shù)據(jù)流樣本包括主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本、主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本、被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本；所述基于每一段數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽，確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽，包括：

27、若所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本、所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本、所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第一會話單通標簽；

28、若所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述單通標簽，且所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第二會話單通標簽；

29、若所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述單通標簽，且所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第三會話單通標簽；

30、若所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽為所述單通標簽，且所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本、所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第四會話單通標簽；

31、若所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽為所述單通標簽，且所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本、所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第五會話單通標簽；

32、若所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述單通標簽，且所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第六會話單通標簽；

33、若所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本、所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述單通標簽，且所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第七會話單通標簽；

34、若所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本、所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述單通標簽，且所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第八會話單通標簽；

35、若所述主叫側上行數(shù)據(jù)流樣本、所述主叫側下行數(shù)據(jù)流樣本、所述被叫側上行數(shù)據(jù)流樣本和所述被叫側下行數(shù)據(jù)流樣本的通話類型標簽都為所述非單通標簽，則確定所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽為第九會話單通標簽。

36、在一個實施例中，所述基于所述語音會話數(shù)據(jù)包樣本、所述數(shù)據(jù)類型、所述會話單通標簽和所述多段數(shù)據(jù)流樣本，對提升樹模型進行訓練，分別得到第一單通檢測模型、第二單通檢測模型、第三單通檢測模型和第四單通檢測模型，包括：

37、將屬于所述第一類型的語音會話數(shù)據(jù)包樣本確定為第一類型會話數(shù)據(jù)包樣本；基于所述第一類型會話數(shù)據(jù)包樣本和所述第一類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽，對提升樹模型進行訓練，得到第一單通檢測模型；

38、將屬于所述第二類型的語音會話數(shù)據(jù)包樣本確定為第二類型會話數(shù)據(jù)包樣本；基于所述第二類型會話數(shù)據(jù)包樣本和所述第二類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽，對提升樹模型進行訓練，得到第二單通檢測模型；

39、將屬于所述第三類型的語音會話數(shù)據(jù)包樣本確定為第三類型會話數(shù)據(jù)包樣本；將所述第三類型會話數(shù)據(jù)包樣本的多段數(shù)據(jù)流樣本中不存在rtp數(shù)據(jù)包缺失的數(shù)據(jù)流樣本確定為第一目標數(shù)據(jù)流樣本；基于所述第一目標數(shù)據(jù)流樣本和所述第三類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽，對提升樹模型進行訓練，得到第三單通檢測模型；

40、將屬于所述第四類型的語音會話數(shù)據(jù)包樣本確定為第四類型會話數(shù)據(jù)包樣本；將所述第四類型會話數(shù)據(jù)包樣本的多段數(shù)據(jù)流樣本中不存在rtp數(shù)據(jù)包缺失的數(shù)據(jù)流樣本確定為第二目標數(shù)據(jù)流樣本；基于所述第二目標數(shù)據(jù)流樣本和所述第四類型會話數(shù)據(jù)包樣本的會話單通標簽，對提升樹模型進行訓練，得到第四單通檢測模型。

41、第二方面，本發(fā)明還提供一種語音單通檢測裝置，包括：

42、獲取模塊，用于獲取語音會話數(shù)據(jù)包；

43、拆分模塊，用于將所述語音會話數(shù)據(jù)包按照數(shù)據(jù)流方向進行拆分，得到多段數(shù)據(jù)流；

44、第一確定模塊，用于確定每一段數(shù)據(jù)流的實時傳輸協(xié)議rtp數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及實時傳輸控制協(xié)議rtcp數(shù)據(jù)包的缺失情況；

45、第二確定模塊，用于基于每一段數(shù)據(jù)流的rtp數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及rtcp數(shù)據(jù)包的缺失情況，確定所述語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型；

46、單通檢測模塊，用于基于所述數(shù)據(jù)類型，對所述語音會話數(shù)據(jù)包進行單通檢測，得到單通檢測結果。

47、第三方面，本發(fā)明提供一種設備，所述設備包括電子設備，所述電子設備包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如上述任一種所述語音單通檢測方法的步驟。

48、第四方面，本發(fā)明還提供一種介質，所述介質包括非暫態(tài)計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述語音單通檢測方法的步驟。

49、第五方面，本發(fā)明還提供一種產品，所述產品包括計算機程序產品，所述計算機程序產品包括計算機程序，所述計算機程序可存儲在非暫態(tài)計算機可讀存儲介質上，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上述任一種所述語音單通檢測方法的步驟。

50、本發(fā)明提供的語音單通檢測方法、裝置、設備、介質及產品，將獲取到的語音會話數(shù)據(jù)包按照數(shù)據(jù)流方向進行拆分，得到多段數(shù)據(jù)流，以融合多維度特征進行語音單通檢測，進一步基于每一段數(shù)據(jù)流的實時傳輸協(xié)議數(shù)據(jù)包的缺失情況，以及實時傳輸控制協(xié)議數(shù)據(jù)包的缺失情況，確定語音會話數(shù)據(jù)包的數(shù)據(jù)類型，實現(xiàn)了不同缺失情況的語音會話數(shù)據(jù)包的分類，進一步根據(jù)不同缺失情況的語音會話數(shù)據(jù)包進行單通檢測，得到單通檢測結果，可以降低部分字段數(shù)據(jù)缺失對整個語音會話數(shù)據(jù)包檢測的影響，保障了語音單通檢測覆蓋率，從而提高語音單通檢測的準確性。