一种情绪识别方法及装置、电子设备和可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于数据识别和处理领域，提供了一种情绪识别方法、系统和可读存储介质，其中方法包括：采集语音信号；将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息和文本识别信息；将所述语音识别信息和文本识别信息进行语音情绪识别和文本情绪识别，得到语音情绪识别信息和文本情绪识别信息；根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到情绪信息。本发明专利技术通过对语音信号进行语音和文本的提取，进行情绪的识别，提高了情绪识别的准确率。通过对语音和文本信息的筛选，提高了处理的效率和准确率，为提高客户服务质量和对服务人员进行绩效考核的参考标准等起到了积极重要的作用。

An emotion recognition method and device, electronic equipment and readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种情绪识别方法及装置、电子设备和可读存储介质
本专利技术属于数据识别和处理领域，更具体的，涉及一种情绪识别方法及装置、电子设备和可读存储介质。
技术介绍
呼叫中心系统是指一种利用现代通讯与计算机技术，自动灵活地处理大量各种不同的电话呼入/呼出业务来实现服务运营的操作系统。随着经济发展，呼叫中心系统中客服交互的业务量也越来越大，及时和有效的跟踪和监测客服通话中客服和客户的情绪状态，对于企业提升其服务质量具有重要的意义。目前，大多数企业主要依靠聘请专门的质检人员对通话录音进行抽样监听来实现这一目的，这一方面会给企业带来额外的成本，另一方面由于抽样覆盖范围的不确定性、以及人为判定含有的主观感情色彩，使得人工质检的效果存在一定的局限性。此外，质检人员只能在通话结束，获得录音以后对客服和客户的情绪表现进行事后的评价，而难以做到在通话进行当中去实时的监测客服和客户的情绪状态，当通话中客服或客户出现非常负面的情绪时，也无法及时有效的对客服人员进行提醒。目前对客服电话中心中的对话语音进行负面情绪识别的产品或研究很少。现有的情绪识别产品大部分都是在语音或文本质量较好并且样本均衡的情况下，只从语音或者文本一方面进行情绪识别。而在实际的客服电话中心，大部分都面临语音质量较差并且样本极不平衡的问题，所以无法较好的识别出客服人员的情绪。与此同时，公司为了提高客户服务质量和对服务人员进行绩效考核，业务人员又比较关心类别较少的负面情绪识别是否正确。现有的大部分情绪识别产品不适合用于客服电话中心场景，因此设计一种能够提高情绪识别的方法是亟不可待的。
技术实现思路
为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种情绪识别方法及装置、电子设备和可读存储介质。本专利技术第一方面提供了一种情绪识别方法，包括：采集语音信号；将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息和文本识别信息；将所述语音识别信息和文本识别信息进行语音情绪识别和文本情绪识别，得到语音情绪识别信息和文本情绪识别信息；根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到所述语音信号的情绪信息。在一个实施例中，所述将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息，包括：分割语音信号为多个子语音信息；提取所述多个子语音信息的特征信息，每个子语音信息的特征信息组成所述子语音信息的特征信息总集合；统计每个子语音信息中的特征信息，将所述特征信息与预设的多个特征统计量信息进行匹配；记录与所述多个特征统计量信息匹配的每个子语音信息中的特征信息集合；根据与所述多个特征统计量信息匹配的特征信息集合，及子语音信息的特征信息总集合，计算每个子语音信息的特征量匹配度；将特征量匹配度大于预设特征量阈值的子语音信息确定为语音识别信息。在一个实施例中，将所述语音识别信息进行语音情绪识别，具体为：提取所述语音识别信息的特征信息；将所述特征信息与预设的情绪训练模型进行匹配，得到每个不同情绪的概率值；选取大于预设情绪阈值的概率值对应的情绪，作为所述语音信号的语音情绪识别信息。在一个实施例中，还包括：若存在多个大于预设情绪阈值的概率值；则选取多个所述概率值的平均概率值所对应的情绪作为所述语音信号的语音情绪识别信息。在一个实施例中，所述将文本识别信息进行文本情绪识别，包括：对文本识别信息进行特征提取，生成多个特征向量；将多个特征向量分别进行文本模型匹配，得到每个特征向量的分类结果；将所述每个特征向量的分类结果进行取值；根据所述取值计算所述文本识别信息对应的情绪值；将与所述情绪值对应的情绪，作为所述语音信号的文本情绪识别信息。在一个实施例中，所述对文本识别信息进行特征提取，生成多个特征向量，包括：根据预先建立的关键词数量为N的关键词词典，针对文本识别信息，计算关键词词典中各个关键词对应的TF-IDF值；根据各个关键词对应的TF-IDF值生成对应的特征向量。在一个实施例中，所述根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到情绪信息，包括：将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行取值；将对应取值进行相加，得到结果取值；根据所述结果取值对应的范围，判定所述语音信号的情绪信息。本专利技术第二方面提供了一种情绪识别装置，包括：采集模块，用于采集语音信号；处理模块，用于将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息和文本识别信息；识别模块，用于将所述语音识别信息和文本识别信息进行语音情绪识别和文本情绪识别，得到语音情绪识别信息和文本情绪识别信息；计算模块，用于根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到所述语音信号的情绪信息。本专利技术第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器中包括情绪识别方法程序，所述情绪识别方法程序被所述处理器执行时实现如上所述的情绪识别方法的步骤。本专利技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括情绪识别方法程序，所述情绪识别方法程序被处理器执行时，实现如上所述的情绪识别方法的步骤。本专利技术提供的情绪识别方法、系统和可读存储介质，通过对语音信号进行语音和文本的提取，进行情绪的识别，提高了情绪识别的准确率。通过对语音和文本信息的筛选，提高了处理的效率和准确率。本专利技术为客服电话中心场景的负面情绪识别提供了具体有效的解决方案，为提高客户服务质量和对服务人员进行绩效考核的参考标准等起到了积极重要的作用。针对不同的应用场景，融合语音、文本情绪模型结果，达到了业务实际要求标准。附图说明图1示出了本专利技术一种情绪识别方法的流程图；图2示出了本专利技术识别语音信息处理的流程图；图3示出了本专利技术语音情绪识别的流程图；图4示出了本专利技术文本情绪识别的流程图；图5示出了本专利技术一种情绪识别系统的框图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是，本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本专利技术的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。图1示出了本专利技术一种情绪识别方法的流程图。如图1所示，本专利技术公开了一种情绪识别方法，包括：S102，采集语音信号；S104，将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息和文本识别信息；S106，将所述语音识别信息和文本识别信息进行语音情绪识别和文本情绪识别，得到语音情绪识别信息和文本情绪识别信息；S108，根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：/n采集语音信号；/n将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息和文本识别信息；/n将所述语音识别信息和文本识别信息进行语音情绪识别和文本情绪识别，得到语音情绪识别信息和文本情绪识别信息；/n根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到所述语音信号的情绪信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：
采集语音信号；
将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息和文本识别信息；
将所述语音识别信息和文本识别信息进行语音情绪识别和文本情绪识别，得到语音情绪识别信息和文本情绪识别信息；
根据预设计算规则，将所述语音情绪识别信息和文本情绪识别信息进行计算，得到所述语音信号的情绪信息。


2.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述将所述语音信号进行处理，得到语音识别信息，包括：
分割语音信号为多个子语音信息；
提取所述多个子语音信息的特征信息，每个子语音信息的特征信息组成所述子语音信息的特征信息总集合；
统计每个子语音信息中的特征信息，将所述特征信息与预设的多个特征统计量信息进行匹配；
记录与所述多个特征统计量信息匹配的每个子语音信息中的特征信息集合；
根据与所述多个特征统计量信息匹配的特征信息集合，及子语音信息的特征信息总集合，计算每个子语音信息的特征量匹配度；
将特征量匹配度大于预设特征量阈值的子语音信息确定为语音识别信息。


3.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，将所述语音识别信息进行语音情绪识别，具体为：
提取所述语音识别信息的特征信息；
将所述特征信息与预设的情绪训练模型进行匹配，得到每个不同情绪的概率值；
选取大于预设情绪阈值的概率值对应的情绪，作为所述语音信号的语音情绪识别信息。


4.根据权利要求3所述的一种情绪识别方法，其特征在于，还包括：
若存在多个大于预设情绪阈值的概率值；则选取多个所述概率值的平均概率值所对应的情绪作为所述语音信号的语音情绪识别信息。


5.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述将文本识别信息进行文本情绪识别，包括：
对文本识别信息进行特征提取，生成多个特征向量；
将多个特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：方豪，占小杰，王少军，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44