基于自监督学习的声音异常检测方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能领域，揭露一种基于自监督学习的声音异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：对正样本声音数据集进行语音增强，得到增强样本声音数据集；利用正样本声音数据集及增强样本声音数据集训练预设特征提取模型，得到训练完成的特征提取模型；利用训练完成的特征提取模型提取正样本声音数据集及待测声音数据的特征，得到标准声波特征数据集及待测声波特征数据；计算声波特征数据集的均值及协方差，得到标准声波均值及标准声波协方差；根据标准声波均值及标准声波协方差，计算待测声波特征数据与声波特征数据集之间的距离，当距离大于预设阈值时，判定待测声音数据为异常数据。本发明可以提高声音异常检测的准确率。