【技术实现步骤摘要】
基于音频的人员积极性分析方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及语音处理
，尤其涉及一种基于音频的人员积极性分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
许多公司每天早晨都需要开展晨会活动，参会人员在晨会中对工作目标、工作中遇到的难题等进行讨论，以此增加团队的磨合度，为了判断参会人员在会议中表现的积极性，各公司通过在会议室安装麦克风采集声音数据，对声音数据进行分析来对参会人员的积极性进行判断。目前大多数基于音频数据判断人员的积极性的方法为通过预设的发言时长进行分析来判断参会人员的积极性，即将参会人员的发言时长与预设的时长进行比较，根据参会人员发言时长的大小判断用户的积极性。但该方法仅考虑了发言时长，却没有考虑参会人员发言时的语速、音量等其他要素，导致使用音频分析对人员积极性进行判断的准确率不高。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于音频的人员积极性分析方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决使用音频分析对人员积极性进行判断的准确率不高的问题。为实现上述目的，本...
【技术保护点】
1.一种基于音频的人员积极性分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取音频数据，对所述音频数据进行音频增强处理，得到增强音频数据；/n对所述增强音频数据进行语音段切割，得到语音段集；/n对所述语音段集进行特征提取，得到所述语音段集中各语音段的片段特征；/n获取目标人员的标准语音特征，对所述标准语音特征和所述片段特征进行匹配分析，根据匹配分析的结果选取所述语音段集中与所述标准语音特征相应的目标语音段；/n对所述目标语音段进行语音分析，得到所述目标语音段的语音时长、语音音量和语音语速；/n根据所述语音时长、语音音量和语音语速计算所述目标人员的积极度。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于音频的人员积极性分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取音频数据，对所述音频数据进行音频增强处理，得到增强音频数据；
对所述增强音频数据进行语音段切割，得到语音段集；
对所述语音段集进行特征提取，得到所述语音段集中各语音段的片段特征；
获取目标人员的标准语音特征，对所述标准语音特征和所述片段特征进行匹配分析，根据匹配分析的结果选取所述语音段集中与所述标准语音特征相应的目标语音段；
对所述目标语音段进行语音分析，得到所述目标语音段的语音时长、语音音量和语音语速；
根据所述语音时长、语音音量和语音语速计算所述目标人员的积极度。
2.如权利要求1所述的基于音频的人员积极性分析方法，其特征在于，所述对所述音频数据进行音频增强处理，得到增强音频数据，包括：
对所述音频数据进行降噪处理，得到降噪音频数据；
对所述降噪音频数据进行音频加重处理，得到增强音频数据。
3.如权利要求1所述的基于音频的人员积极性分析方法，其特征在于，所述对所述增强音频数据进行语音段切割，得到语音段集，包括：
持续检测所述增强音频数据的语音强度；
当所述语音强度小于预设的分贝阈值时，确定所述增强音频数据为无人声片段；
当所述语音强度大于或等于所述分贝阈值时，确定所述增强音频数据为有人声片段；
删除所述增强音频数据中的无人声片段，得到语音段集。
4.如权利要求1所述的基于音频的人员积极性分析方法，其特征在于，所述对所述语音段集进行特征提取，得到所述语音段集中各语音段的片段特征，包括：
对所述语音段集中各语音段进行卷积处理，得到卷积语音段集；
对所述卷积语音段集进行全局最大池化处理，得到池化语音段集；
利用第一全连接层对所述池化语音段集进行全连接处理，得到全连接语音段集；
利用第二全连接层对所述全连接语音段集进行全连接处理，得到所述语音段集中各语音段的片段特征。
5.如权利要求1至4中任一项所述的基于音频的人员积极性分析方法，其特征在于，所述对所述标准语音特征和所述片段特征进行匹配分析，根据匹配分析的结果选取所述语音段集中与所述标准语音特征相应的目标语音段，包括：
将目标人员的所述标准语音特征进行向量转化，得到第一语音特征向量；
将所述片段特征进行向量转化，得到与各语音段的所述片段特征相对应的第二语音特征向量；
计算所述第一语音特征向量和与各语音段的所述片段特征相对应的第二语音特征向量的距离值；
筛选出所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐玢峰，
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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