【技术实现步骤摘要】
通讯优化方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种通讯优化方法、装置、设备及介质。
技术介绍
目前，很多领域都会涉及到客户与客服间频繁的音视频通讯，以便进行问题咨询或者业务办理。在此过程中，如果一方情绪不好，很可能导致通话过程不愉快，让客户对客服对应的企业留下不好的印象，也让客服受到相关的指责。针对上述问题，常用的方法是针对客服制定相应的约束制度，使客服在面对带有不稳定情绪的客户时，基于职业素质和工作绩效的考量而保持冷静克制的态度，但仅仅靠客服主观上约束自己是有一定的风险的。而对于采用智能识别的方式判断情绪，进而为客服提供客户情绪判断依据的方案，通常也只是根据当前截取的用户图片进行情绪的判断，判断结果不够准确，也就影响了后续客服的正确响应。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提供一种通讯优化方法、装置、设备及介质，能够综合针对视频的情绪识别结果及针对语音的情绪识别结果进行判断，有效提升了情绪判断的准确率，并在检测到客户的情绪异常时，对客户输入的实时语音进行柔和处理...
【技术保护点】
1.一种通讯优化方法，其特征在于，所述通讯优化方法包括：/n响应于通讯优化指令，根据所述通讯优化指令获取目标采集设备，并启动所述目标采集设备采集目标用户的目标语音及目标视频；/n对所述目标视频进行特征截取，得到待检测图片；/n将所述待检测图片输入至预先训练的情绪识别模型，并根据所述情绪识别模型的输出确定第一情绪类型，其中，所述情绪识别模型基于边框注意力机制及残差网络训练而得到；/n对所述目标语音进行情感识别，得到第二情绪类型；/n当所述第一情绪类型及/或所述第二情绪类型为异常时，利用所述目标采集设备实时采集所述目标用户的输入语音，并对所述输入语音进行优化处理，得到实时语音；...
【技术特征摘要】
1.一种通讯优化方法，其特征在于，所述通讯优化方法包括：
响应于通讯优化指令，根据所述通讯优化指令获取目标采集设备，并启动所述目标采集设备采集目标用户的目标语音及目标视频；
对所述目标视频进行特征截取，得到待检测图片；
将所述待检测图片输入至预先训练的情绪识别模型，并根据所述情绪识别模型的输出确定第一情绪类型，其中，所述情绪识别模型基于边框注意力机制及残差网络训练而得到；
对所述目标语音进行情感识别，得到第二情绪类型；
当所述第一情绪类型及/或所述第二情绪类型为异常时，利用所述目标采集设备实时采集所述目标用户的输入语音，并对所述输入语音进行优化处理，得到实时语音；
输出所述实时语音。
2.如权利要求1所述的通讯优化方法，其特征在于，所述根据所述通讯优化指令获取目标采集设备包括：
解析所述通讯优化指令的方法体，得到所述通讯优化指令所携带的信息；
获取与设备标识对应的预设标签；
根据所述预设标签构建正则表达式；
利用所述正则表达式在所述通讯优化指令所携带的信息中进行遍历，并将遍历到的数据确定为目标设备标识；
根据所述目标设备标识确定用户设备，并将所述用户设备的采集设备确定为所述目标采集设备。
3.如权利要求1所述的通讯优化方法，其特征在于，所述对所述目标视频进行特征截取，得到待检测图片包括：
获取所述目标视频所包含的所有帧图片；
将所述所有帧图片中的每张帧图片输入至YOLOv3网络中进行识别，得到每张帧图片的面部区域；
截取每张帧图片的面部区域，得到所述待检测图片。
4.如权利要求1所述的通讯优化方法，其特征在于，所述根据所述情绪识别模型的输出确定第一情绪类型包括：
从所述情绪识别模型的输出中获取每张待检测图片的预测情绪及对应的预测概率；
从所述预测概率中获取最大预测概率作为目标预测概率；
获取所述目标预测概率对应的预测情绪作为所述第一情绪类型。
5.如权利要求1所述的通讯优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取样本视频，并以预设时长对所述样本视频进行拆分，得到至少一个子视频；
对所述至少一个子视频进行特征截取，得到训练样本；
以预设残差网络对所述训练样本进行特征提取，得到初始特征；
将所述初始特征输入至每个颜色通道对应的全连接层，输出特征向量；
以第一sigmoid函数处理所述特征向量，得到第一注意力权重；
基于所述第一注意力权重对所述特征向量进行转化，得到初始全局边框特征；
并接所述特征向量与所述初始全局边框特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭钊，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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