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[发明专利]电视节目推荐方法、终端、系统及存储介质-CN201811355544.4有效
发明人：雷新;张芳艳;杨媛媛 -专利权人：深圳创维-RGB电子有限公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： H04N21/442 文献下载
摘要：本发明公开了一种电视节目推荐方法、终端、系统及存储介质，该方法包括：采集当前用户的第一面部信息；从所述第一面部信息中提取第一面部特征；获取基于深度学习算法生成的预设情绪模型，所述预设情绪模型由若干用户的面部特征样本训练得到，用于基于面部特征反馈对应的情绪类型；将所述第一面部特征输入所述预设情绪模型中，获取所述预设情绪模型输出的第一情绪类型；基于所述第一情绪类型和预设推荐算法，获取与所述第一情绪类型对应的电视节目，将所述电视节目推荐给用户本发明实现了根据用户的实时情绪类型为用户推荐相应的电视节目，提高了电视节目推荐的实时性、准确性和智能性。
电视节目推荐方法终端系统存储介质

[发明专利]情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202011504934.0在审
发明人：张展望;周超勇;刘玉宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：通过获取待识别文件，所述待识别文件为视频片段和/或音频片段；将所述待识别文件输入到预设的特征提取模型进行特征提取，获得所述待识别文件的特征；将所述特征输入到同时经情绪识别训练和身份识别训练的情绪身份识别模型中进行情绪预测，获取所述情绪身份识别模型输出的情绪预测结果；根据所述情绪预测结果，确定所述待识别文件的情绪类别通过身份识别和情绪识别综合训练，学习不同对象不同情绪的特征，提高了情绪识别的准确率。
情绪识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]需求推荐方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011473868.5在审
发明人：邓浩 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：揭露了一种需求推荐方法，包括：对用户输入的身份信息进行验证；在身份信息验证成功时，创建用户的用户画像；采集用户的人脸图像和语音数据，对人脸图像和语音数据进行面部特征和声纹提取，生成特征图像和特征声纹；利用面部情绪识别模型对特征图像进行面部情绪识别，得到面部情绪类别；利用语音情绪识别模型对特征声纹进行语音情绪识别，得到语音情绪类别；利用情绪融合模型将面部情绪类别和语音情绪类别进行情绪融合，得到目标情绪类别；从用户画像中查询目标情绪类别的健康数据，
需求推荐方法装置电子设备存储介质

[发明专利]情绪精细划归模型构建及自动进行情绪精细获取的方法-CN201811618262.9有效
发明人：徐承迪 -专利权人：江苏智慧工场技术研究院有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了情绪精细划归模型构建及自动进行情绪精细获取的方法，所述情绪精细划归模型构建方法作用于分组数据集中的每一个分组，包括计算分组内所有情绪信号矢量的致密度，并选取致密度最低的情绪信号矢量为目标情绪信号矢量；计算所述目标情绪信号矢量对应的目标邻域集；选出包含情绪信号矢量数量最多的K个目标邻域；获取每个目标邻域对应的目标情绪信号矢量作为子归类中心；获取子归类中心对应的原始情绪矢量。本发明构建了情绪的精细划归模型，充分发挥神经网络和自定义的划归方法的优势，实现了基于原始的生理信号即可自动识别用户情绪，具有高智能化和高精细度的显著优势。
情绪精细划归模型构建自动进行获取方法

[发明专利]一种基于深度融合神经网络的中文社交文本情绪识别模型构造方法-CN201811016921.1在审
发明人：梅登华;戴立武 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2019-02-01 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度融合神经网络的中文社交文本情绪识别模型构造方法，包括如下步骤：数据采集，利用Python Scrapy框架构建社交文本网络爬虫，采集图文数据；数据预处理，对数据采集模块采集的中文文本进行预处理；数据标注，用于对处理后的文本进行情绪标注；文本向量化，运用Word2Vec工具训练词向量；模型构建，设计融合BILSTM‑CNN网络模型；模型训练,将标注后的文本通过BILSTM‑CNN融合神经网络模型进行训练本发明构建一种深度融合情绪分析模型，旨在充分利用深度神经网络模型的特征抽取能力，对中文情绪文本进行特征表达，并以此构造情绪多分类模型，提高自动化情绪多分类的准确率。
文本深度融合神经网络模型情绪模型构造情绪识别神经网络标注中文预处理数据采集模块采集多分类模型数据预处理工具训练框架构建模型构建模型训练情绪分析数据标注数据采集特征表达特征抽取图文数据网络模型网络爬虫中文文本融合词向量向量化准确率构建自动化分类

[发明专利]语音情绪的识别方法及装置、处理器和电子设备-CN202210428305.7在审
发明人：刘梅;陈永录;李变 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本申请公开了一种语音情绪的识别方法及装置、处理器和电子设备，涉及人工智能领域。该方法包括：获取目标对象的目标语音信息，其中，目标对象为待进行情绪识别的对象；将目标语音信息输入目标混合模型进行情绪识别处理，得到目标对象的情绪识别结果，其中，目标混合模型为基于GNN模型和SVM模型构建的模型通过本申请，解决了相关技术中用户的语音情绪识别的准确性较低的问题。
语音情绪识别方法装置处理器电子设备

[发明专利]情绪识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310237595.1在审
发明人：高硕;王嘉琪;刘勇;赵子贺;陈君亮;许文隽;张弛;康梦田;王宁利 -专利权人：首都医科大学附属北京同仁医院
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明提供一种情绪识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括获取用户的各类的样本生理数据；将各类的所述样本生理数据输入至特征提取模型，提取各类所述样本生理数据的特征，得到生理信号特征；基于所述生理信号特征生成生理信号特征集；使用所述生理信号特征集对分类模型进行训练，得到用于对用户的情绪进行分析的情绪分类模型。在采集得到用户的身体的各种样本生理数据后，利用特征提取模型和分类模型构建双层结构鲁棒情绪分析分类模型，相较于传统情绪识别方法，能够更为有效、准确地识别出用户的情绪。
情绪识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种智能家居系统的数据交互方法及系统-CN202210076533.2有效
发明人：王炳坤 -专利权人：慕思健康睡眠股份有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G05B15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能家居系统的数据交互方法及系统，包括以下步骤：在家居环境中收集用户情绪表征数据，基于用户情绪表征数据构建用户情绪识别模型；当用户处于睡前时刻时，利用用户情绪识别模型识别出用户的睡前情绪状态；根据睡前情绪状态，将智能床垫设定至满足用户处于睡前情绪状态下所需求的工作模式；当用户处于睡中时刻时，利用用户情绪识别模型实时监测用户的睡中情绪状态；根据睡中情绪状态，将智能床垫设定至满足用户处于睡中情绪状态下所需求的工作模式本发明满足用户在睡前情绪状态的睡眠需求使得用户情绪得以舒缓并快速进入睡眠，以及满足用户在睡中情绪状态的多个睡眠需求并提高用户在整个睡眠周期的舒适度。
一种智能家居系统数据交互方法

[发明专利]情绪监测的情绪建模方法及情绪监测调节系统-CN202011038628.2有效
发明人：李远清;黄炜琛;瞿军 -专利权人：华南理工大学;华南脑控(广东)智能科技有限公司
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种情绪监测的情绪建模方法及情绪监测调节系统，该方法是拾取训练的情绪信号，依次进行滤波预处理和微分熵特征提取，得到相应的特征向量；将特征向量通过基于线性核的SVM构建情绪分类的分类器，将训练中的高兴、中性、悲伤情绪状态下对应的情绪特征数据构成一个训练集，并将高兴、中性、悲伤情绪状态下对应的特征向量送入分类器进行训练，得到基于情绪的分类器模型；再次调用上述训练集中三种情绪状态对应的特征向量分别送入分类器模型，在分类器模型的输出中得到每种情绪状态的score值(代表情绪的强弱程度)，并基于score值构建反馈准则，用于帮助用户有效地改变自己的情绪调节策略，达到情绪调节的有用效果。
情绪监测建模方法调节系统

[发明专利]一种研究近身攻击情景下人员疏散仿真模型构建的方法-CN202211675687.X在审
发明人：程明;韩晓莲 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种研究近身攻击情景下人员疏散仿真模型构建的方法,包括：构建近身攻击情景下人员应急疏散事故情景，基于社会力模型构建近身攻击情景下各类人员行为模型；分析恐慌情绪影响因素，构建近身攻击情景下行人恐慌情绪模型，基于所述近身攻击情景下行人恐慌情绪模型构建基于动态恐慌情绪驱动的人员行为模型；利用仿真软件搭建仿真物理环境，基于所述仿真物理环境构建大型建筑物人员应急疏散实景模型，基于所述大型建筑物人员应急疏散实景模型构建人员行为仿真模型；基于所述社会力模型构建近身攻击情景下各类人员行为模型、所述动态恐慌情绪驱动的人员行为模型和所述人员行为仿真模型构建近身攻击情景下人员疏散仿真模型。
一种研究攻击情景人员疏散仿真模型构建方法

[发明专利]一种基于深度残差网络的宠物图像情绪识别方法-CN202011519922.5在审
发明人：郭祥;谢衍涛;宋娜;王鼎;陈继;梅启鹏 -专利权人：杭州格像科技有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度残差网络的宠物图像情绪识别方法，该方法包括：获取不同情绪下单只宠物的音频和视频，并根据所述音频进行预处理及提取声音特征；根据所述声音特征对所述音频进行统计分类和情绪标记，并根据时序和所述视频提取对应的单帧图片，得到带有情绪标记的宠物图像情绪数据集；构建宠物情绪分类算法模型，并将所述宠物图像情绪数据集作为训练数据进行模型训练；通过训练后的模型对宠物进行目标检测和情绪推断。本发明能提高宠物情绪识别的确定性，提高识别的推断速度和精度。
一种基于深度网络宠物图像情绪识别方法

[发明专利]语音情绪识别方法和装置-CN201711360276.0有效
发明人：余世经;朱频频 -专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司;南京小爱智臻网络科技有限公司
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种语音情绪识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，解决了现有技术无法实时监测呼叫中心系统中客服和客户的情绪状态的问题。该语音情绪识别方法包括：提取待识别音频流中的语音片段的音频特征向量，其中语音片段对应待识别音频流中的一段话；将语音片段的音频特征向量与多个情绪特征模型进行匹配，其中多个情绪特征模型分别对应多个情绪分类之一；以及将匹配结果为相匹配的情绪特征模型所对应的情绪分类作为语音片段的情绪分类。
语音情绪识别方法装置

[发明专利]情绪识别方法、系统及计算机可读存储介质-CN201911099208.2在审
发明人：陈昊亮;许敏强;杨世清 -专利权人：广州国音智能科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种情绪识别方法，该方法包括：接收终端发送的原始识别数据；对所述原始识别数据进行识别，得到语音特征数据和人脸特征数据，其中语音特征数据包括：语音特征时间信息，人脸特征数据包括：人脸特征时间信息；将所述语音特征数据与情绪模型库中的语音标准情绪模型进行匹配，获得语音变化数据；将所述人脸特征数据与情绪模型库中的人脸标准情绪模型进行匹配，获得人脸情绪变化数据；根据所述人脸情绪变化数据、所述语音特征时间信息和所述人脸特征时间信息对所述语音变化数据进行验证，得到情绪识别结果。本发明能够实现识别用户情绪的变化，提高用户情绪识别的准确率。
情绪识别方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种用于景区的游客情绪评估方法及装置-CN202210812885.X在审
发明人：罗锐;王斯轶;任燕;李倩 -专利权人：重庆旅游云信息科技有限公司
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于景区的游客情绪评估方法及装置，其中，所述方法包括：获取第一用户的第一情绪特征信息，所述第一情绪特征信息包括语音信息；构建用户情绪确定模型；将所述第一用户的所述第一情绪特征信息输入所述用户情绪确定模型，获得所述第一用户的第一情绪状态；构建旅游路线模型；将所述第一用户的所述第一情绪状态输入所述旅游路线模型，获得多个旅游路线；第一用户根据多个所述旅游路线，选择获得第一旅游路线。解决了存在无法根据情绪对游客的旅游路线进行合理定制化的智能推荐的技术问题，达到了根据用户情绪智能规划推荐景区旅游路线，提高用户的旅游路线规划合理性的技术效果，提高了游客对景区的体验感和满意度。
一种用于景区游客情绪评估方法装置

[发明专利]一种情绪识别方法、装置、存储介质及设备-CN202310651309.6在审
发明人：殷兵;李晋;高天;方昕;刘俊华 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种情绪识别方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取待识别的目标视频，并从中分离出音频信号流和图像信号流，然后将音频信号流和图像信号流分别输入预先构建的情绪识别模型，预测得到目标视频中目标用户对应的第一初步情绪识别结果和第二初步情绪识别结果；其中，情绪识别模型是在利用样本音频信号流和样本图像信号流进行交替训练后，再通过梯度融合的参数更新方式训练得到的；接着根据第一初步情绪识别结果和第二初步情绪识别结果，确定目标用户的最终情绪识别结果。由于本申请是先利用模态相关的训练方法和梯度融合的参数更新方式构建了情绪识别模型，从而在利用该模型进行情绪识别时，能够提高识别结果的准确率。
一种情绪识别方法装置存储介质设备