基于声音特性的情绪识别方法技术

本发明专利技术提供了基于声音特性的情绪识别方法，包括：声音录入模块读取声音信号；声音预处理模块识别出所读取的声音信号所属的语言，并将所读取的声音信号按语句进行分句，得到有语言标记的预处理后的声音信号；声音处理模块根据预处理后的声音信号的语言标记，按预设的方法计算、提取语音特征参数；情绪处理模块根据预处理后的声音信号的语言标记和所提取的语音特征参数，得到每一句话的情绪识别结果，所述情绪识别结果以概率的方式描述；情绪后处理模块获取声音信号的每一句话的情绪识别结果，根据预设的方式对情绪识别结果进行调整，得到该声音信号的情绪识别结果。本发明专利技术提供的方法，能够提高情绪识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于声音特性的情绪识别方法
本专利技术涉及情绪识别领域，特别涉及一种基于声音特性的情绪识别方法。
技术介绍
随着科技的进步，自然语言处理，尤其是语言识别已经应用在了越来越多的行业，如手机语音助手、自助语音服务等等，在这些服务当中，提高对语言中的情绪进行识别的能力是提高服务质量的重要方法。在其他领域，如在语音通讯工具上赋予情绪识别的功能，可以帮助通话双方及时了解彼此的情绪、促进交流。在远程教学中识别学习者的情绪，当学习者因遇到难题或无法理解的材料而表现出焦虑和不满时，老师或系统可以调整教学方式和进度，或给予情绪调节指导。在语言导航领域，语音情绪识别功能识别出驾驶者处于情绪不稳定的状态时，系统可以给予提醒，或者自动调节驾驶参数以防止事故的发生。现有的基于声音特性的情绪识别方法，不管是使用矢量分割型马氏距离判别法、主元分析法、神经网络方法还是隐马尔可夫模型，往往只考虑一句语音的内容，同时，由于不同语言文化的差异，也往往只能针对单一语言的语音进行情绪识别，从而导致语音情绪识别的准确率不够高。
技术实现思路
为解决以上问题，本专利技术提供了一种基于声音特性的情绪识别方法，能够提高情绪识别的准确率。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于声音特性的情绪识别方法，其特征在于，包括：声音录入模块读取声音信号；声音预处理模块识别出所读取的声音信号所属的语言，并将所读取的声音信号按语句进行分句，得到有语言标记的预处理后的声音信号；声音处理模块根据预处理后的声音信号的语言标记，按预设的方法计算、提取语音特征参数；情绪处理模块根据预处理后的声音信号的语言标记和所提取的语音特征参数，得到每一句话的情绪识别结果，所述情绪识别结果以概率的方式描述；情绪后处理模块获取声音信号的每一句话的情绪识别结果，根据预设的方式对情绪识别结果进行调整，得到该声音信号的情绪识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于声音特性的情绪识别方法，其特征在于，包括：声音录入模块读取声音信号；声音预处理模块识别出所读取的声音信号所属的语言，并将所读取的声音信号按语句进行分句，得到有语言标记的预处理后的声音信号；声音处理模块根据预处理后的声音信号的语言标记，按预设的方法计算、提取语音特征参数；情绪处理模块根据预处理后的声音信号的语言标记和所提取的语音特征参数，得到每一句话的情绪识别结果，所述情绪识别结果以概率的方式描述；情绪后处理模块获取声音信号的每一句话的情绪识别结果，根据预设的方式对情绪识别结果进行调整，得到该声音信号的情绪识别结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语音特征，还包括：韵律特征，包括升调、降调、口音和重音。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到每一句话的情绪识别结果，为通过使用主元分析法或混合高斯模型法或隐马尔可夫模型计算得到。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到每一句话的情绪识别结果，为通过以下方法得到：使用矢量分割型马氏距离判别法计算得到每一句话与每种情绪的距离；按照预设的方法，将距离数值转化为概率数值，使：距离越小，概率越大且，所有概率之和为1；将所述概率作为该每一句话的情绪识别结果。5.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王超，
申请(专利权)人：北京合光人工智能机器人技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11