一种语音情感识别方法、系统及计算机可读存储介质技术方案

本申请涉及一种语音情感识别方法、系统及计算机可读存储介质，属于通信的技术领域，该方法以边缘层为执行主体，包括接收语音数据；而后提取所述语音数据中的语音特征，其中，所述语音特征包括所述语音数据中能够表示情绪的内容；将所述语音特征输入至预先训练完成的支持向量机模型中，以获得情绪倾向的输出结果；其中，所述支持向量机模型在所述云层进行训练，训练完成后，所述云层派发所述支持向量机模型至所述边缘层。由于对语音数据的预测以及处理是在边缘层进行的，云层只是进行了对支持向量机模型的训练，因此节省了资源消耗，从而节约了带宽。而节约了带宽。而节约了带宽。

【技术实现步骤摘要】
一种语音情感识别方法、系统及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及通信的
，尤其是涉及一种语音情感识别方法、系统及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]由于人类的情感是复杂而又多方面的，并不能被直接测量，仅能通过它们的外在表现形式来识别，因此催生出各种用于识别人类情感的方法；按照心理学定义，情感即情绪可以分为愤怒、厌恶、恐惧、开心、悲伤、惊奇等。
[0003]情感识别可以广泛适用于金融和电信领域，协助识别客户感受，提高客户服务和精准营销质量；还可以用于金融反欺诈，从数据表现来看，由于欺诈客户和诚实客户的动机不同，在回答问题时，诚实客户往往是在回忆或如实地表述，而欺诈客户是在编造、撒谎，两者所承受的认知压力是完全不同的，一般会反映到语音上；在教育领域，老师通过学生的回答，了解他们对课程的兴趣，喜欢或厌恶。
[0004]目前主要通过人脸识别、社交文本进行进行情感识别，由于情感识别算法主要方式是机器学习，机器学习的一般流程是：采集原始数据、预处理、提取特征、训练模型、用训练好的模型进行预测；机器学习通常是在云端进行。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种语音情感识别方法方法，其特征在于，以边缘层为执行主体，所述方法包括：接收语音数据；提取所述语音数据中的语音特征，其中，所述语音特征包括所述语音数据中能够表示情绪的内容；输入所述语音特征至预先训练完成的支持向量机模型中，获得情绪倾向的输出结果；其中，所述支持向量机模型在云层进行训练，训练完成后，所述云层派发所述支持向量机模型至所述边缘层。2.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法方法，其特征在于，所述语音情感识别方法还包括：基于错误的输出结果，发送对应的所述语音数据至所述云层，所述云层接收所述对应的所述语音数据后，更新所述支持向量机模型；其中，所述对应的所述语音数据已经预先添加正确情绪的标注。3.根据权利要求2所述的一种语音情感识别方法方法，其特征在于，采用主成分分析算法提取所述语音数据中的语音特征。4.根据权利要求3所述的一种语音情感识别方法方法，其特征在于，所述接收语音数据之后的步骤，包括：对所述语音数据进行预处理；所述预处理包括合成、降噪、增益以及去除静音。5.根据权利要求1所述的一种语音情感识别方法方法，其特征在于，所述语音情感识别方法还包括：定期上传全部语音数据至所述云层；所述云层基于所述全部语音数据，训练所述支持向量机模型，并将训练完成的所述支持向量机模型派发至所述边缘层；定期接收所述云层派发的新的所述支持向量机模型；基于所述新的所述支持向量机模型，更新旧的所述支持向量机模型。6.根据权利要求1
‑
5任一所述的一种语音情感识别方法方法，其特征在于，所述支持向量机模型的核函数为二层神经网络函数K(x,y)=tanh(a(x
·
y)+b）。7.根据权利要求5所述的一种语音情感识别方法方法，其特征在于，所述支持向量机模型的训练步骤 ，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佶，彭志航，
申请(专利权)人：北京凝思软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：