【技术实现步骤摘要】
语音情绪的识别方法及装置、处理器和电子设备
[0001]本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种语音情绪的识别方法及装置、处理器和电子设备。
技术介绍
[0002]随着人工智能领域的飞速发展和广泛应用，人类生活的许多方面都在被AI所影响，例如，在图像识别与分类、语音识别、目标检索等领域中都会用到AI技术。其中，语音识别是语音交互中最基础的一个AI技术，我们常见的有siri、智能音箱、自助语音客服等。可见，语音识别已经潜移默化的影响着人们的生活及工作的方方面面。
[0003]另外，反应人类情绪的一个重要的行为信号就是语音中的情绪信号，即不同的情绪说同样的文字所携带的语音信息可能完全不同。而且，识别语音中的用户的情绪是实现人机交互的一个重要环节，例如，在银行人工客服场景中，客户情绪的识别可以使客服人员及时发现客户的当前的情绪状态，并针对客户不同的情绪状态，更好的为客户服务和推介。但是，目前相关技术中识别语音中的用户情绪的准确性较低。
[0004]针对相关技术中用户的语音情绪识别的准确性较低的问题，目前尚未提出有
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种语音情绪的识别方法，其特征在于，包括：获取目标对象的目标语音信息，其中，所述目标对象为待进行情绪识别的对象；将所述目标语音信息输入目标混合模型进行情绪识别处理，得到所述目标对象的情绪识别结果，其中，所述目标混合模型为基于GNN模型和SVM模型构建的模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标语音信息输入目标混合模型进行情绪识别处理之前，所述方法还包括：获取目标数据集，并获取所述目标数据集中的训练集；采用所述目标数据集对所述GNN模型进行学习训练，得到第一识别模型；采用所述目标数据集对所述SVM模型进行学习训练，得到第二识别模型；按照预设要求，将所述第一识别模型和所述第二识别模型进行组合，得到第一混合模型；采用所述训练集对所述第一混合模型进行回归验证，得到所述目标混合模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述目标数据集中的训练集包括：对所述目标数据集中的数据进行MFCC特征提取操作，得到特征提取后的数据；获取预设的语音情绪的分类信息；依据所述分类信息，对所述特征提取后的数据添加标签，得到添加标签后的数据；按照预设比例，将所述添加标签后的数据划分为所述训练集和测试集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在采用所述训练集对所述第一混合模型进行回归验证，得到所述目标混合模型之后，所述方法还包括：采用所述测试集对所述目标混合模型进行测试，得到测试结果；依据所述测试结果，确定所述目标混合模型的情绪识别性能。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取目标数据集包括：获取汉语情感语料库；将所述汉语情感语料库作为所述目标数据集。6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘梅，陈永录，李变，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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