基于DIS‑NV特征的情感识别方法技术

本发明专利技术公开一种基于DIS‑NV特征的情感识别方法，步骤包括：S1.选取具有不流利特性的情感词作为DIS特征词、以及具有非语言特性的发声类型作为NV特征类，构建得到DIS‑NV特征集；S2.获取训练语音文本，分别与DIS‑NV特征集进行匹配，提取对应的DIS‑NV特征值，并采用BLSTM模型进行训练，得到BLSTM分类模型；S3.获取待识别语音文本，将待识别语音文本与DIS‑NV特征集进行匹配，提取对应的DIS‑NV特征值，并使用BLSTM分类模型进行识别，输出情感识别结果。本发明专利技术能够充分利用不流利、非语言特性的语音文本实现情感识别，且具有实现方法简单、识别效率以及精度高等优点。

DIS emotion recognition method based on NV features

The invention discloses a method of emotion recognition based on NV features, DIS comprises the following steps: selecting the S1. with fluent characteristics of emotional word phonation types as DIS feature words, and has the characteristics of non language as NV features, constructed by the DIS NV feature set; S2. for training speech text, DIS and respectively. NV feature matching, DIS NV corresponding to the characteristic value extraction, and trained by BLSTM model, BLSTM classification model; S3. to obtain the unknown speech text, the text will be voicerecognition and DIS NV collection, DIS NV corresponding to the characteristic value extraction, and recognition using BLSTM classification model output, emotion recognition results. The method can make full use of the speech text with non fluent and non linguistic features to realize emotion recognition, and has the advantages of simple implementation method, high recognition efficiency and high accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于DIS-NV特征的情感识别方法
本专利技术涉及自动情感识别
，尤其涉及一种基于DIS-NV特征的情感识别方法。
技术介绍
情感识别即是识别对话中的情感信息，以判别说话人的情感状态，通过情感的自动识别可以实现更为良好的人机交互，如人机交流、会话代理等。目前情感识别通常都是基于一个类别的处理方法，即认为在大脑中存在几种基本的比较普遍的情感，如包括：高兴、悲伤、惊喜、害怕、生气、厌恶六大类情感，但是说话人情感状态通常较为复杂，单一的情感表情或者有限的离散类别通常难以恰当地描述该复杂的情感状态，一种解决方法即是通过在多维空间中的连续情感标签(即维度情感)来代替分类的情感，如由一个由效价(描述情感的积极和消极程度)和激励(描述了情感的激烈程度)组成的两维的情感空间，在各种连续情感模型中，描述最丰富的一个情感模型是一个四维的情感空间：效价、激励、支配度(在对话中所表达的主导程度)以及期望值(描述期望以及意外程度)。为了简化维度情感识别的过程，同时充分利用到已经逐渐成熟的基于分类的情感识别的成果，有从业者将连续情感标签量化到有限的离散类中，将连续的预测问题转化成一个二分类识别问题(积极v本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于DIS‑NV特征的情感识别方法，其特征在于，步骤包括：S1.DIS‑NV特征集构建：选取具有不流利特性的情感词作为DIS特征词、以及具有非语言特性的发声类型作为NV特征类，构建得到DIS‑NV特征集；S2.情感分类模型训练：获取对应各类情感的训练语音文本，将各所述训练语音文本分别与所述DIS‑NV特征集进行匹配，根据匹配结果提取得到对应的DIS‑NV特征值，并基于双向时序信息采用BLSTM模型进行训练，得到BLSTM分类模型；S3.情感识别：获取待识别语音文本，将待识别语音文本与所述DIS‑NV特征集进行匹配，根据匹配结果提取得到对应的DIS‑NV特征值，并使用所述BLSTM分类模型进...

【技术特征摘要】
1.一种基于DIS-NV特征的情感识别方法，其特征在于，步骤包括：S1.DIS-NV特征集构建：选取具有不流利特性的情感词作为DIS特征词、以及具有非语言特性的发声类型作为NV特征类，构建得到DIS-NV特征集；S2.情感分类模型训练：获取对应各类情感的训练语音文本，将各所述训练语音文本分别与所述DIS-NV特征集进行匹配，根据匹配结果提取得到对应的DIS-NV特征值，并基于双向时序信息采用BLSTM模型进行训练，得到BLSTM分类模型；S3.情感识别：获取待识别语音文本，将待识别语音文本与所述DIS-NV特征集进行匹配，根据匹配结果提取得到对应的DIS-NV特征值，并使用所述BLSTM分类模型进行识别，输出情感识别结果。2.根据权利要求1所述的基于DIS-NV特征的情感识别方法，其特征在于，所述DIS-NV特征值的提取步骤为：获取待提取语音文本作为当前语音文本，依次读取当前语音文本中的每个词以及用于标记所述NV特征类的标记词，并分别与所述DIS-NV特征集中各所述DIS特征词、NV特征类进行匹配，若目标词匹配成功，获取目标词当前语音文本中的持续时间，根据获取到的持续时间计算得到目标词的DIS-NV特征值；否则目标词对应的所述DIS-NV特征值为0。3.根据权利要求2所述的基于DIS-NV特征的情感识别方法，其特征在于：所述进行匹配具体预先构建具有字符串匹配功能的匹配模块，通过调用所述匹配模块进行匹配。4.根据权利要求2所述的基于DIS-NV特征的情感识别方法，其特征在于：所述根据获取到的持续时间具体按照下式计算得到对应的DIS...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵欢，周晓晓，肖宇锋，陈佐，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43