[发明专利]情绪识别方法、装置、设备、存储介质、程序产品

权利要求书

1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：

获取语音通话数据，并将所述语音通话数据转换为文本通话数据；

提取所述语音通话数据的音频特征，根据所述音频特征确定第一情绪信息；

在所述文本通话数据中提取关键词，并根据预设的情绪词典、所述关键词，确定第二情绪信息；

对所述文本通话数据进行编码，得到文本编码，并利用预设的情绪分析模型确定所述文本编码的第三情绪信息；

根据所述第一情绪信息、所述第二情绪信息和所述第三情绪信息确定总情绪信息；其中，所述总情绪信息中包括与每个情绪类别对应的概率值；

将所述总情绪信息中与最大的概率值对应的情绪类别确定为所述语音通话数据的情绪类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述音频特征包括能量特征、发音帧数特征、基音频率特征、共振峰特征、谐波噪声比特征以及梅尔倒谱系数特征；

所述提取所述语音通话数据的音频特征，根据所述音频特征确定第一情绪信息，包括：

融合所述能量特征、所述发音帧数特征、所述基音频率特征、所述共振峰特征、所述谐波噪声比特征以及所述梅尔倒谱系数特征，得到融合后的音频特征；

利用预设的网络对所述融合后的音频特征进行处理，确定所述第一情绪信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用预设的网络对所述融合后的音频特征进行处理，确定所述第一情绪信息，包括：

根据所述网络中的第一预设参数、第二预设参数、第一隐藏状态值、所述融合后的音频特征确定第二隐藏状态值；

根据上一刻的第一隐藏状态值、当前时刻的第二隐藏状态值确定总隐藏状态值；

根据所述网络中的第三预设参数对所述语音通话数据的最后一个时刻的总隐藏状态值进行处理，得到情绪评价值；

对所述情绪评价值进行回归计算，得到所述第一情绪信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的情绪词典、所述关键词，确定第二情绪信息，包括：

对所述关键词进行词嵌入向量计算，得到所述关键词的关键词向量；

根据预设的与各情绪类别对应的各情绪词典、各所述关键词向量，确定所述第二情绪信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设的与各情绪类别对应的各情绪词典、各所述关键词向量，确定所述第二情绪信息，包括：

根据预设的与各情绪类别对应的各情绪词典、各所述关键词向量，确定所述关键词向量与预设的与各所述情绪类别对应的各所述情绪词典的余弦相似度；

对各个所述余弦相似度进行矩阵的无穷范数计算，并根据计算结果确定第二情绪信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据计算结果确定第二情绪信息，包括：

将各个所述余弦相似度进行矩阵的无穷范数计算得到的计算结果相加，得到总和；

将各个所述余弦相似度进行矩阵的无穷范数计算得到的计算结果，与所述总和的比值，确定为第二情绪信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设的情绪分析模型确定所述文本编码的第三情绪信息，包括：

将所述文本编码输入至预设的情绪分析模型，得到所述文本通话数据属于各个情绪类别的各概率值；根据所述各个情绪类别的概率值确定所述第三情绪信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一情绪信息、所述第二情绪信息和所述第三情绪信息确定总情绪信息，包括：

对所述第一情绪信息、所述第二情绪信息、所述第三情绪信息进行加权计算，得到所述总情绪信息。