语音情绪识别方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请是关于一种语音情绪识别方法、装置、介质及电子设备，属于情绪识别技术领域，该方法包括：当接收到用户语音，提取所述用户语音的多类音频特征；分别将所述音频特征与情绪特征库中的特征样本进行匹配，得到与每个所述音频特征匹配的特征样本相应的情绪标签；基于所述音频特征及所述匹配的特征样本相应的情绪标签，构建所述用户语音的特征标签矩阵；将所述特征标签矩阵输入多情绪识别模型，得到多个情绪集及每个所述情绪集对应的场景标签；获取所述用户语音的语音场景所匹配的场景标签，以将所述匹配的场景标签对应的情绪集确定为识别出的用户语音情绪。本申请可以实现高效地、准确地从语音中识别出各类潜在情绪。

【技术实现步骤摘要】
语音情绪识别方法、装置、介质及电子设备
本申请涉及情绪识别
，具体而言，涉及一种语音情绪识别方法、装置、介质及电子设备。
技术介绍
情感计算是赋予智能机器感知，理解和表达各种情感状态能力的重要技术，语音技术作为情感信息表达的重要载体，也受到越来越多的重视。虽然目前语音情绪检测有着不错的成果，但受限于数据集质量和情绪的主观标注等问题，多数模型都只能判断单一情绪，且可判断情绪种类也较少，无法精确描述复杂语音中的隐藏情感，对于一段语音中可能包含的多种情感，其边界也难以确定，这些问题都大大限制了语音情绪识别技术的推广与发展。因此，需要提供一种新的语音情绪识别方法、装置、介质及电子设备。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种语音情绪识别方案，进而至少在一定程度上实现高效地、准确地从语音中识别出各类潜在情绪。根据本申请的一个方面，提供一种语音情绪识别方法，包括：当接收到用户语音，提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种语音情绪识别方法，其特征在于，包括：/n当接收到用户语音，提取所述用户语音的多类音频特征；/n分别将所述音频特征与情绪特征库中的特征样本进行匹配，得到与每个所述音频特征匹配的特征样本相应的情绪标签；/n基于所述音频特征及所述匹配的特征样本相应的情绪标签，构建所述用户语音的特征标签矩阵；/n将所述特征标签矩阵输入多情绪识别模型，得到多个情绪集及每个所述情绪集对应的场景标签；/n获取所述用户语音的语音场景所匹配的场景标签，以将所述匹配的场景标签对应的情绪集确定为识别出的用户语音情绪。/n

【技术特征摘要】
1.一种语音情绪识别方法，其特征在于，包括：
当接收到用户语音，提取所述用户语音的多类音频特征；
分别将所述音频特征与情绪特征库中的特征样本进行匹配，得到与每个所述音频特征匹配的特征样本相应的情绪标签；
基于所述音频特征及所述匹配的特征样本相应的情绪标签，构建所述用户语音的特征标签矩阵；
将所述特征标签矩阵输入多情绪识别模型，得到多个情绪集及每个所述情绪集对应的场景标签；
获取所述用户语音的语音场景所匹配的场景标签，以将所述匹配的场景标签对应的情绪集确定为识别出的用户语音情绪。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当接收到用户语音，提取所述用户语音的多类音频特征，包括：
当接收到用户语音，将所述用户语音转化为文本；
将所述文本与特征提取类别数据库中的文本样本匹配，得到与所述文本匹配的文本样本；
从所述用户语音，提取与所述文本样本关联的多个特征类别的音频特征。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将所述音频特征与情绪特征库中的特征样本进行匹配，得到与每个所述音频特征匹配的特征样本相应的情绪标签，包括：
分别将所述音频特征与情绪特征库中的特征样本进行对比，得到与每个所述音频特征相似度超过预定阈值的多个特征样本，所述预定阈值与所述音频特征的个数对应；
从所述情绪特征库中获取每个所述特征样本对应的情绪标签。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述音频特征及所述匹配的特征样本相应的情绪标签，构建所述用户语音的特征标签矩阵，包括：
将所述音频特征添加到矩阵的第一行；
将每个所述音频特征相应的所述情绪标签，按照每个所述特征样本与所述音频特征的相似度由高到低的顺序，添加到每个所述音频特征对应的列得到所述特征标签矩阵，其中，所述矩阵每行对应于一个相似度范围。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多情绪识别模型的构建方法，包括：
利用AISHELL中文声纹数据库训练restnet34模型，训练结束后取出前n层网络作为预训练模型；
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【专利技术属性】
技术研发人员：王德勋，徐国强，
申请(专利权)人：深圳壹账通智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44