基于AI的情绪识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于AI的情绪识别方法及装置，其中，该方法包括：响应于接收到用户的语音数据，从所述语音数据中提取音频特征，并将所述语音数据转换为文本内容；识别所述文本内容中用于表征情绪的情感词，并基于所述情感词在所述文本内容中的位置确定用于表征情绪强度的强度限定词；基于所述情感词确定所述文本内容对应的情绪类型，并基于所述强度限定词和所述音频特征确定所述文本内容对应的情绪强度；基于所述情绪类型和所述情绪强度，识别所述用户的情绪。本申请解决了相关技术中无法精细地识别用户的情绪的技术问题。精细地识别用户的情绪的技术问题。精细地识别用户的情绪的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于AI的情绪识别方法及装置


[0001]本申请涉及人工智能
，具体而言，涉及一种基于AI的情绪识别方法及装置。

技术介绍

[0002]AI数字人是利用人工智能技术创建的虚拟人物，其外貌、动作和语音能力高度逼真。通过AI算法和技术，AI数字人能够模拟人类的外观、行为和交流方式，使其在视觉和听觉上与真实人类无异。
[0003]AI数字人可以担任企业中的数字员工，如专业客服、行政前台、销售主播等，为企业提供内容传播、品牌营销和销售转化等服务。它们可以应用于各种终端场景，如PC、APP、小程序、VRMR等，以满足不同行业多样化的需求，并提升数据交互能力，助力企业在营销方面实现长足发展。
[0004]然而，目前的AI数字人的交互技术虽然使用了机器学习算法和自然语言处理技术，使得AI数字人能够理解和回应用户的提问或互动，但是现有的AI数字人只能基于用户输入的语音数据或者文本数据来进行响应，而无法综合考虑用户的情绪。这就意味着在与AI数字人进行互动时，用户的情绪状态无法被准确识别和应对。
[0005]识别用户的情绪对于提供个性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI的情绪识别方法，其特征在于，包括：响应于接收到用户的语音数据，从所述语音数据中提取音频特征，并将所述语音数据转换为文本内容；识别所述文本内容中用于表征情绪的情感词，并基于所述情感词在所述文本内容中的位置确定用于表征情绪强度的强度限定词；基于所述情感词确定所述文本内容对应的情绪类型，并基于所述强度限定词和所述音频特征确定所述文本内容对应的情绪强度；基于所述情绪类型和所述情绪强度，识别所述用户的情绪。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述情感词在所述文本内容中的位置确定用于表征情绪强度的强度限定词，包括：基于所述情感词在所述文本内容中的位置，对所述情感词的上下文范围内的词语进行特征提取，得到特征向量；利用分类算法来对所述特征向量进行分类，确定所述强度限定词。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用分类算法来对所述特征向量进行分类，包括：利用等频离散化方法对所述特征向量进行连续值离散化处理，得到离散的所述特征向量；分别计算离散的所述特征向量在每个强度限定类别下的后验概率，并选择所述后验概率中具有最高概率值的强度限定类别作为离散的所述特征向量的分类结果，其中，所述后验概率是一个特征向量出现在一个强度限定类别下的概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别计算离散的所述特征向量在每个强度限定类别下的后验概率，包括：分别计算离散的所述特征向量在所述每个强度限定类别下的条件概率，其中，所述条件概率表示在给定强度限定类别的前提下一个特征向量出现在所述给定强度限定类别的概率；计算所述每个强度限定类别的先验概率，其中，所述先验概率表示所有特征向量被归入各个强度限定类别的概率；基于所述条件概率和所述先验概率，计算离散的所述特征向量在所述每个强度限定类别下的所述后验概率。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述强度限定词和所述音频特征确定所述文本内容对应的情绪强度，包括：基于所述强度限定词确定与所述强度限定词对应的强度权重，并基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王英，李伟，
申请(专利权)人：世优北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：