基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质

本发明公开了一种基于深度学习的网关忙音检测方法及装置、设备及存储介质，涉及通信技术领域，包括：通过模拟线路接口获取原始音频信号；对原始音频信号进行多级特征提取，生成时序特征矩阵；将时序特征矩阵输入预训练的深度学习模型，输出忙音概率值；根据忙音概率值与预设阈值的对比结果生成端口控制指令，能够自动学习复杂的音频特征，对不同环境下的忙音检测准确率更高，有效减少咬线情况的发生，提高了FXO网关的稳定性和可靠性。