【技术实现步骤摘要】
情绪识别方法、装置、设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种情绪识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
语音智能客服在进行销售的时候，需要精准的判断出客户情绪的好坏，从而即时调整语音智能客服的销售或者沟通策略，因此需要根据客户说话的语音信息来对客户的情绪进行准确识别。现有的情绪识别技术大多是通过客户所说话语或语义等信息来判断客户的情绪。但实际上，同样的话语或语义用不同的语气表达所表征的情绪也不相同。因此，如何根据用户的语音信息准确地识别客户的情绪，成为一个亟待解决的问题。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供了一种情绪识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决如何根据用户的语音信息准确地识别客户的情绪的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供了一种情绪识别方法，所述方法包括以下步骤:获取当前用户输入的待分类语音，并从所述待分类语音中提取语音声学数据和语音文本数据；...
【技术保护点】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，所述情绪识别方法包括以下步骤：/n获取当前用户输入的待分类语音，并从所述待分类语音中提取语音声学数据和语音文本数据；/n对所述语音声学数据进行声学特征提取，获得声学特征信息；/n对所述语音文本数据进行语义特征提取，获得语义特征信息；/n基于所述声学特征信息和所述语义特征信息，通过预设SVM分类器对所述待分类语音数据进行分类，获得语音分类结果；/n根据所述语音分类结果确定所述当前用户的情绪状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，所述情绪识别方法包括以下步骤：
获取当前用户输入的待分类语音，并从所述待分类语音中提取语音声学数据和语音文本数据；
对所述语音声学数据进行声学特征提取，获得声学特征信息；
对所述语音文本数据进行语义特征提取，获得语义特征信息；
基于所述声学特征信息和所述语义特征信息，通过预设SVM分类器对所述待分类语音数据进行分类，获得语音分类结果；
根据所述语音分类结果确定所述当前用户的情绪状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前用户输入的待分类语音，并从所述待分类语音中提取语音声学数据和语音文本数据的步骤，包括：
获取当前用户输入的待分类语音，按预设时长对所述待分类语音进行分段，获得多段用户语音；
采用异步操作按时间顺序对多段用户语音分别进行数据提取，以获得对应的语音声学数据和语音文本数据。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述语音分类结果确定所述当前用户的情绪状态的步骤，包括：
获取所述语音分类结果中所述声学特征信息对应的情绪类别概率，以及所述语义特征信息对应的情绪类别概率；
对所述声学特征信息对应的情绪类别概率和所述语义特征信息对应的情绪类别概率进行比较；
根据比较结果将概率较大的情绪类别概率所属的情绪类别作为所述当前用户的情绪状态。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述语音分类结果中所述声学特征信息对应的情绪类别概率，以及所述语义特征信息对应的情绪类别概率的步骤，包括
从所述语音分类结果中获取所述声学特征信息所包含的声学特征对应的声学情绪类别；
分别获取不同声学情绪类别所占的第一类别比例，将所述第一类别比例中数值最大的类别比例作为所述声学特征信息对应的情绪类别概率；
以及，从所述语音分类结果中获取所述语义特征信息所包含的语义特征对应的语义情绪类别；
分别获取不同语义情绪类别所占的第二类别比例，将所述第二类别比例中数值最大的类别比例作为所述语义特征信息对应的情绪类别概率。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述语音声学数据进行声学特征提取，获得声学特征信息的步骤，包括：
通过预设神经网络模型对所述语音声学数据进行声学特征提取，获得声学特征信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘博卿，王健宗，张之勇，程宁，
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
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