情绪识别模型的确定方法、情绪类型的识别方法和装置与流程

本发明涉及语音识别，具体而言，涉及一种情绪识别模型的确定方法、情绪类型的识别方法和装置。

背景技术：

1、语音情绪识别是指给定一段语音，输出该语言对应的情绪标签的过程，现阶段，通过情绪识别模型对用户的语音进行识别，能够确定用户的情绪类型，但现有的情绪识别模型存在识别准确率较低等技术问题。

技术实现思路

1、本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

2、为此，本发明的第一个方面在于提出一种情绪识别模型的确定方法。

3、本发明的第二个方面在于提出一种情绪类型的识别方法。

4、本发明的第三个方面在于提出一种情绪识别模型的确定装置。

5、本发明的第四个方面在于提出另一种情绪识别模型的确定装置。

6、本发明的第五个方面在于提出一种情绪类型的识别装置。

7、本发明的第六个方面在于提出另一种情绪类型的识别装置。

8、本发明的第七个方面在于提出一种可读存储介质。

9、本发明的第八个方面在于提出一种计算机程序产品。

10、有鉴于此，根据本发明的第一个方面，提出了一种情绪识别模型的确定方法，情绪识别模型的确定方法包括：获取模型训练数据；对模型训练数据进行数据训练，以得到情绪联合网络，情绪联合网络储存有模型训练数据对应的情感预测概率；基于情感预测概率，确定损失函数；根据损失函数和情绪联合网络，创建情绪识别模型。

11、本技术方案中的情绪识别模型的确定方法，大幅度提升了情绪识别模型的识别准确性，同时提升了情绪识别模型对帧级别语音的识别准确性，扩展了情绪识别模型应用场景和应用范围。

12、根据本发明的第二个方面，提出了一种情绪类型的识别方法，情绪类型的识别方法包括：获取语音数据和情绪识别模型，情绪识别模型为第一方面中限定的情绪识别模型的确定方法确定的情绪识别模型；基于情绪识别模型的情绪联合网络，确定语音数据对应的第一特征数据；根据第一特征数据，确定语音数据对应的情绪类型信息。

13、本技术方案中的情绪类型的识别方法，通过情绪识别模型大幅度提升了语音数据的识别准确性，提升了对帧级别语音的识别准确性，保证了情绪类型信息的信息准确性，同时扩展了情绪识别模型应用场景和应用范围。

14、根据本发明的第三个方面，提出了一种情绪识别模型的确定装置，情绪识别模型的确定装置包括：第一处理模块，用于获取模型训练数据；第一处理模块，还用于对模型训练数据进行数据训练，以得到情绪联合网络，情绪联合网络储存有模型训练数据对应的情感预测概率；第一处理模块，还用于基于情感预测概率，确定损失函数；第一处理模块，还用于根据损失函数和情绪联合网络，创建情绪识别模型。

15、本技术方案中的情绪识别模型的确定装置大幅度提升了情绪识别模型的识别准确性，同时提升了情绪识别模型对帧级别语音的识别准确性，扩展了情绪识别模型应用场景和应用范围。

16、根据本发明的第四个方面，提出了另一种情绪识别模型的确定装置，包括处理器和存储器，存储器中存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中的情绪识别模型的确定方法的步骤。因此，该情绪识别模型的确定装置具备上述任一技术方案中的情绪识别模型的确定方法的全部有益效果，在此不再赘述。

17、根据本发明的第五个方面，提出了一种情绪类型的识别装置，情绪类型的识别装置包括：第二处理模块，用于获取语音数据和情绪识别模型，情绪识别模型为第一方面中限定的情绪识别模型的确定方法确定的情绪识别模型；第二处理模块，还用于基于情绪识别模型的情绪联合网络，确定语音数据对应的第一特征数据；第二处理模块，还用于根据第一特征数据，确定语音数据对应的情绪类型信息。

18、本技术方案中的情绪类型的识别装置，通过情绪识别模型大幅度提升了语音数据的识别准确性，提升了对帧级别语音的识别准确性，保证了情绪类型信息的信息准确性，同时扩展了情绪识别模型应用场景和应用范围。

19、根据本发明的第六个方面，提出了另一种情绪类型的识别装置，包括处理器和存储器，存储器中存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中的情绪类型的识别方法的步骤。因此，该情绪类型的识别装置具备上述任一技术方案中的情绪类型的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。

20、根据本发明的第七个方面，提出了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中的情绪识别模型的确定方法或上述任一技术方案中的情绪类型的识别方法。因此，该可读存储介质具备上述任一技术方案中的情绪识别模型的确定方法或上述任一技术方案中的情绪类型的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。

21、根据本发明的第八个方面，提出了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现如上述任一技术方案中的情绪识别模型的确定方法或上述任一技术方案中的情绪类型的识别方法。因此，该计算机程序产品具备上述任一技术方案中的情绪识别模型的确定方法或上述任一技术方案中的情绪类型的识别方法的全部有益效果，在此不再赘述。

22、本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种情绪识别模型的确定方法，其特征在于，所述情绪识别模型的确定方法包括：

2.根据权利要求1所述的情绪识别模型的确定方法，其特征在于，所述情感预测概率包括多个第一概率和多个第二概率，所述基于所述情感预测概率，确定损失函数，包括：

3.根据权利要求1或2所述的情绪识别模型的确定方法，其特征在于，所述根据所述损失函数和所述情绪联合网络，创建情绪识别模型，包括：

4.一种情绪类型的识别方法，其特征在于，所述情绪类型的识别方法包括：

5.根据权利要求4所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述情绪识别模型还包括语音编码器、文本预测器和语音识别模块，所述基于所述情绪识别模型的情绪联合网络，确定所述语音数据对应的第一特征数据，包括：

6.根据权利要求5所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述情绪识别模型还包括文本联合网络，所述情绪类型的识别方法还包括：

7.根据权利要求4所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述情绪识别模型还包括符号预测器、语音编码器和语音识别模块，所述基于所述情绪识别模型的情绪联合网络，确定所述语音数据对应的第一特征数据，包括：

8.根据权利要求7所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述情绪识别模型还包括文本联合网络、符号联合网络和文本预测器，所述情绪类型的识别方法还包括：

9.根据权利要求8所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述根据所述第二特征数据和所述第三特征数据，确定所述语音数据对应的词汇数据，包括：

10.根据权利要求4至9中任一项所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述情绪类型的识别方法还包括：

11.根据权利要求4至9中任一项所述的情绪类型的识别方法，其特征在于，所述根据所述第一特征数据，确定所述语音数据对应的情绪类型信息之后，所述情绪类型的识别方法还包括：

12.一种情绪识别模型的确定装置，其特征在于，所述情绪识别模型的确定装置包括：

13.一种情绪识别模型的确定装置，其特征在于，包括：

14.一种情绪类型的识别装置，其特征在于，所述情绪类型的识别装置包括：

15.一种情绪类型的识别装置，其特征在于，包括：

16.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的情绪识别模型的确定方法或如权利要求4至11中任一项所述的情绪类型的识别方法的步骤。

17.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的情绪识别模型的确定方法或如权利要求4至11中任一项所述的情绪类型的识别方法的步骤。

技术总结本发明提出了一种情绪识别模型的确定方法、情绪类型的识别方法和装置。情绪识别模型的确定方法包括：获取模型训练数据；对模型训练数据进行数据训练，以得到情绪联合网络，情绪联合网络储存有模型训练数据对应的情感预测概率；基于情感预测概率，确定损失函数；根据损失函数和情绪联合网络，创建情绪识别模型。技术研发人员：高羽,沈思源受保护的技术使用者：美的集团（上海）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/5/12