【技术实现步骤摘要】
一种患者语音愤怒情绪识别方法和系统
本专利技术涉及人工智能的
,特别涉及一种患者语音愤怒情绪识别方法和系统。
技术介绍
在医院,由于患者身体不适,情绪易于激动,在与医生和护士的沟通中,患者易与医护人员发生语言或者肢体的冲突。如何预防医患冲突的发生一直是医疗系统的重要课题。经过长期的经验积累和数据采集,科研人员发现,医患冲突产生前患者的语音中,语义信息中的词汇具有一定的情感倾向,例如“讨厌、无语、傻”,通过对语义的判断,可以识别患者的情绪,从而提前做出预警,及时避免冲突的发生。然而,实际应用中发现,大多数情况下,患者说话都有口音或者方言,并不是标准的普通话,因此并不能通过语音准确识别语义,因此无法准确识别患者的情绪。另外,语音中的语气是表达情绪倾向的关键,在生气的状态下,有可能语音中的语义并没有情感倾向但是语气(音量和语调等)更直接表达情绪。如何充分利用语气来识别患者的情绪成为了研究的课题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于,克服语义识别患者情绪准确性不高的情况,加入了基于语气识别患者情绪的方法,将语义识别和语气识别相结合,提出了一种患者语音愤怒情绪识别方法和系统。为了实现上述专利技术目的,本专利技术提供了以下技术方案:一种患者语音愤怒情绪识别方法,包括以下步骤:S1、采集患者语音录音样本;S2、提取语音录音样本中的文本信息,并将文本信息输入预先建立的语义情绪愤怒度检测模型,输出语义愤怒概率评估参数;根据语音录音样本中的语音频谱信息,获取相应的
【技术保护点】
1.一种患者语音愤怒情绪识别方法,其特征在于,包括以下步骤:/nS1、采集患者语音录音样本;/nS2、提取所述语音录音样本中的文本信息,并将所述文本信息输入预先建立的语义情绪愤怒度检测模型,输出语义愤怒概率评估参数;根据所述语音录音样本中的语音频谱信息,获取相应的语气愤怒概率评估参数;所述语气愤怒概率评估参数是根据梅尔频率倒谱系数获得;/nS3、将所述语义愤怒概率评估参数和所述语气愤怒概率评估参数通过数学判别模型进行叠加,得出语音愤怒程度综合评分,所述数学判别模型包括高斯混合模型、贝叶斯网络或线性判别模型。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种患者语音愤怒情绪识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、采集患者语音录音样本;
S2、提取所述语音录音样本中的文本信息,并将所述文本信息输入预先建立的语义情绪愤怒度检测模型,输出语义愤怒概率评估参数;根据所述语音录音样本中的语音频谱信息,获取相应的语气愤怒概率评估参数;所述语气愤怒概率评估参数是根据梅尔频率倒谱系数获得;
S3、将所述语义愤怒概率评估参数和所述语气愤怒概率评估参数通过数学判别模型进行叠加,得出语音愤怒程度综合评分,所述数学判别模型包括高斯混合模型、贝叶斯网络或线性判别模型。
2.如权利要求1所述的一种患者语音愤怒情绪识别方法,其特征在于,步骤S2中,所述获取相应的语气愤怒概率评估参数包括以下步骤:
S21,提取所述语音录音样本的语音音量曲线的包络信号;
S22,基于过零率检测算法将所述包络信号分为多个音素,并消除所述音素中的静音,得到预处理音素;
S23,计算所述预处理音素的梅尔频率倒谱系数;并根据梅尔频率倒谱系数生成语气愤怒概率评估参数。
3.如权利要求2所述的一种患者语音愤怒情绪识别方法,其特征在于,所述步骤S23具体包括以下步骤:
S231,将所述预处理音素进行时频变换,得到所述预处理音素的FFT频谱;
S232,对所述预处理音素的FFT频谱进行加窗处理;
S233,将加窗后的FFT频谱进行快速傅里叶变换后,按时间先后顺序排列,得到时间-频率-能量分布图;
S234,将所述时间-频率-能量分布图中的频谱转换为梅尔频谱,将所述梅尔频谱进行倒谱分析,获取所述梅尔频率倒谱系数;并根据所述梅尔频率倒谱系数提取特征值,组合为语气愤怒概率评估参数。
4.如权利要求3所述的一种患者语音愤怒情绪识别方法,其特征在于,步骤S234具体包括以下步骤:
A1,将所述时间-频率-能量分布图中的频谱转换为梅尔频谱;
A2,对所述梅尔频率进行取对数计算,得到所述梅尔频率的对数参数;
A3,将所述对数参数做逆变换,并取逆变换后的系数为梅尔频率倒谱系数;
A4,从所述梅尔频率倒谱系数中提取40个特征值;从色度矢量中提取128个特征值;从光谱对比特征值中提取19个特征值,从色调质心特征中提取了6个特征值;
A5、将步骤A4中提取的特征拼接为193维度的向量,作为语气愤怒概率评估参数。
5.如权利要求4所述的一种患者语音愤怒情绪识别方法,其特征在于,步骤S234中将所述时间-频率-能量分布图中的频谱转换为梅尔频谱的计算公式为:
其中,f是所述时间-频率-能量分布图中的频率,mel(f)是所述时间-频率-能量分布图中的频率相应的梅尔频率。
技术研发人员:苟莉,彭谨,张玉侠,冯丽,
申请(专利权)人:复旦大学,
类型:发明
国别省市:上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。