情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例中提供了一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本；将当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果；采用预先训练的情绪识别模型对当前对话文本进行识别，得到第二识别结果；依据第一识别结果和所述第二识别结果，得到当前对话文本的情绪状态。本发明专利技术实施例中的情绪识别方法能够结合情绪识别模板和情绪识别模型来识别对话文本的情绪状态，提高了情绪状态识别的准确率，同时还减少了对人力操作的依赖性，降低了人力成本，克服了语音交互效果难以把控的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及计算机应用
，尤其涉及一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着人工智能的发展，智能交互在越来越多的领域中发挥着越来越重要的作用，而智能交互中，一个重要的方向，就是如何识别交互过程中，用户当前的情绪状态，从而为整个智能交互系统提供情绪层面的反馈，及时作出调整，以便应对不同情绪状态下的用户，提升整个交互过程的服务质量。由于同一词语在不同场景下含义不同，表示的情绪状态不同，相关技术的通用性不足，情绪状态的识别准确率低；并且，还存在样本量需求大，依赖于人力操作，人力成本高，语音交互效果难以把控等缺陷。
技术实现思路
本专利技术提供的一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质，能够结合情绪识别模板和情绪识别模型来识别对话文本的情绪状态，提高了情绪状态识别的准确率。第一方面，本专利技术实施例中提供了一种情绪识别方法，该方法包括：采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本；将所述当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果；采用预先训练的情绪识别模型对所述当前对话文本进行识别，得到第二识别结果；依据所述第一识别结果和所述第二识别结果，得到所述当前对话文本的情绪状态。第二方面，本专利技术实施例中还提供了一种情绪识别装置，该装置包括：文本确定模块，用于采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本；第一识别模块，用于将所述当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果；第二识别模块，用于采用预先训练的情绪识别模型对所述当前对话文本进行识别，得到第二识别结果；情绪确定模块，用于依据所述第一识别结果和所述第二识别结果，得到所述当前对话文本的情绪状态。第三方面，本专利技术实施例中还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一所述的情绪识别方法。第四方面，本专利技术实施例中还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一所述的情绪识别方法。本专利技术实施例中提供了一种情绪识别方法，采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本；将当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果；采用预先训练的情绪识别模型对当前对话文本进行识别，得到第二识别结果；依据第一识别结果和所述第二识别结果，得到当前对话文本的情绪状态。本专利技术实施例中的情绪识别方法能够结合情绪识别模板和情绪识别模型来识别对话文本的情绪状态，提高了情绪状态识别的准确率，同时还减少了对人力操作的依赖性，降低了人力成本，克服了语音交互效果难以把控的缺陷。附图说明图1示出了本专利技术实施例一中提供的一种情绪识别方法的流程示意图；图2示出了本专利技术实施例二中提供的一种情绪识别方法的流程示意图；图3示出了本专利技术实施例三中提供的一种情绪识别方法的流程示意图；图4示出了本专利技术实施例四中提供的一种情绪识别装置的结构示意图；图5示出了本专利技术实施例五中提供的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。实施例一图1示出了本专利技术实施例一中提供的一种情绪识别方法的流程示意图，本专利技术实施例可应用于金融客服平台、银行客服平台、智能家居平台、在线教育平台等需要进行智能交互的场景，该方法可以由情绪识别装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在任何具有网络通信功能的计算机设备，该计算机设备可以为移动终端，比如手机、电脑等移动终端，也可以为服务器。如图1所示，本专利技术实施例中的情绪识别方法可以包括：S101、采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本。在本专利技术实施例中，通过语音输入部件可以获取用户在金融客服平台、银行客服平台、智能家居平台以及在线教育平台等智能交互场景中用户所属的对话语音。其中，语音输入部件可以为麦克风等用于接收用户语音的部件。情绪识别装置可以将获取的对话语音作为当前对话语音，并采用语音识别技术将当前对话语音转化为与该当前对话语音对应的当前对话文本，这里的语音识别技术可以是任一语音识别技术。需要注意的是，当前对话语音和当前对话文本时一种代指，当前对话语音可以理解为情绪识别装置当前正在进行情绪识别的用户对话语音，而当前对话文本可以理解为当前对话语音的文本信息。在本专利技术实施例中，在获取用户的对话语音之后，用户的对话语音可能会比较长，如果当前对话语音比较长，那么情绪识别装置采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本的过程中就会占用大量的语音处理资源。基于上述情况的考虑，可选的，将连续的当前对话语音拆分成多个当前对话语音片段，采用语音识别技术分别将拆分得到的多个当前对话语音片段转换成相应的多个当前对话文本片段，在得到多个当前对话文本片段后可以将多个当前对话文本片段按照顺序进行拼接，就可以得到当前对话语音的当前对话文本。这样既能保证准确的将当前对话语音转换为当前对话文本，又不会在语音识别过程中占用过多的数据处理资源，以免由于占用过多资源影响其他数据的正常处理。S102、将当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果。在本专利技术实施例中，可以预先从大量的对话文本中提取一系列的情绪关键词，并根据提取的一系列情绪关键词分别生成多个具有预定规则的情绪识别模板。其中，情绪识别模板中可以包括至少一个情绪关键词，且情绪识别模板中包含的情绪关键词可以在对话文本中反映用户的情绪。例如，情绪识别模板可以为具有类似“[W：0-20][D：开心][W:0-20]”、“[W：0-20][D：快乐][W:0-20]”、“[W：0-20][D：悲痛][W:0-20]”、“[W：0-20][D：兴奋][W:0-20]”、“[W：0-20][D：痛苦][W:0-20]”等预设规则的模板，相应的情绪识别模板中包含的情绪关键词可以为“开心”、“快乐”、“悲痛”、“兴奋”、“痛苦”等词语。其中，情绪识别模板中的“[W：0-20]”可以理解为是对需要进行匹配操作的当前对话文本中包含的情绪关键词的前面或者后面的字符长度进行限定的字符长度限定条件。需要说明的是，本实施例中预先设置的各个情绪识别模板包括但不限于本实施例中列出的上述几种示例性的情绪识别模板和情绪识别模板中包含的关键词。在本专利技术实施例中，由于情绪识别模板中包含的情绪关键词可以在对话文本中反映用户的情绪，因而预先设置的每一个情绪识别模板均可以关联至少一种情绪状态。其中，情绪状态可以包括正向情本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本；将所述当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果；采用预先训练的情绪识别模型对所述当前对话文本进行识别，得到第二识别结果；依据所述第一识别结果和所述第二识别结果，得到所述当前对话文本的情绪状态。

【技术特征摘要】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本；将所述当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果；采用预先训练的情绪识别模型对所述当前对话文本进行识别，得到第二识别结果；依据所述第一识别结果和所述第二识别结果，得到所述当前对话文本的情绪状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用预先训练的情绪识别模型对所述当前对话文本进行识别，得到第二识别结果之前，还包括：依据所述情绪识别模板对历史对话文本的识别结果确定样本会话文本以及所述样本会话文本的情绪状态；依据所述样本会话文本以及所述样本会话文本的情绪状态，对已有情绪识别模型进行训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述当前对话文本与预先设置的各个情绪识别模板进行匹配，得到第一识别结果，包括：按照各个情绪识别模板的权重由大到小的顺序，依次将所述当前对话文本与各个情绪识别模板进行匹配，若匹配成功，则将匹配成功的情绪识别模板对应的情绪状态作为第一识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在按照各个情绪识别模板的权重由大到小的顺序，依次将所述当前对话文本与各个情绪识别模板进行匹配之前，还包括：依据各个情绪识别模板中包括的情绪关键词的数量和各个情绪关键词的权重，确定各个情绪识别模板的权重。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述第一识别结果和所述第二识别结果，得到所述当前对话文本的情绪状态，包括：若所述第一识别结果为所述当前对话文本与各个情绪识别模板均匹配失败，则将所述第二识别结果作为所述当前对话文本的情绪状态。6.一种情绪识别装置，其特征在于，所述装置包括：文本确定模块，用于采用语音识别技术确定当前对话语音的当前对话文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：林英展，陈炳金，梁一川，凌光，周超，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11