一种记录个人日常情绪的分析方法及相关设备与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种记录个人日常情绪的分析方法及相关设备。

背景技术：

1、随着自然语言处理技术的发展，在很多领域都广泛应用人工智能和人机交互技术，语音识别是指让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别通常被用于替代或者简化人们在一些工作场景中的工作内容，或是进行更良好更便捷的人机交互操作，如语音助手、智能客服等。但是，现有的语音识别技术通常只能将语音信号转变为相应的文本或命令，无法识别出语音信号中所伴随的情绪，人类的情绪是多变的，即使是同一句话，在不同的情绪下所表达的内容也可能大相径庭，因此，对语音信号所伴随的情绪进行识别是至关重要的。

2、相关技术中，感知用户情绪比较依赖于语音识别系统识别文本的准确性，若文本识别发出错误，那么也会直接导致智能终端获取错误的用户情绪，从而影响用户的人机对话体验；且语音识别系统也只能在用户说完一句话之后，才能将用户语音数据进行转换为文本数据，然后再获取与用户语音数据相对应的语义理解，从而具有严重的滞后性；且在智能终端与用户进行人机对话的情况下，用户可以使用不同的情绪表达出相同的用户语音数据，从而会使智能终端获取到错误的用户情绪，具有严重的不确定性。

3、需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种记录个人日常情绪的分析方法及相关设备和系统，至少在一定程度上克服现有技术存在的问题，通过获取预定时间内目标用户的语音数据，并对语音数据进行处理，基于处理后的语音数据进行情绪分析，从而准确识别出用户的情绪结果，并基于该情绪结果生成相应的情绪分析报告，为用户提供个性化的建议和支持，以改善用户的情绪管理和心理健康。

2、本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

3、根据本技术的一个方面，提供一种记录个人日常情绪的分析方法及相关设备，包括：获取目标区域在预设时间段内的语音数据；根据预设规则对所述语音数据进行处理，生成目标用户的语音数据；对所述目标用户的语音数据进行预处理，生成非静音的语音数据；基于预设规则对所述非静音的语音数据进行预加重处理，生成具有高频分量的语音数据；对所述具有高频分量的语音数据进行切片处理，生成若干语音片段；分别对每个语音片段进行情绪分析处理，生成情绪分析结果；基于所述情绪分析结果生成情绪分析报告。

4、在本技术的一个实施例中，所述对所述目标用户的语音数据进行预处理，生成非静音的语音数据，包括：基于预设规则将所述目标用户的语音数据划分为若干预设时间窗口阈值；分别对若干所述预设时间窗口阈值进行能量检测，生成与所述预设时间窗口阈值对应的窗口能量值；若所述窗口能量值低于预设能量阈值，则将所述窗口能量值对应的语音数据进行标识处理，生成静音标识，其中，所述静音标识表征该语音数据为静音的语音数据；基于所述静音标识对所述目标用户的语音数据进行筛选处理，生成非静音的语音数据。

5、在本技术的一个实施例中，所述基于预设规则对所述非静音的语音数据进行预加重处理，生成具有高频分量的语音数据，包括：预设规则包括预加重处理公式，其中，所述预加重处理公式为：y[n]＝x[n]–0.97*x[n-1]；其中，x[n]为原始音频信号，y[n]为具有高频分量的语音数据。

6、在本技术的一个实施例中，所述分别对每个语音片段进行情绪分析处理，生成情绪分析结果，包括：分别对每个语音片段进行预处理，生成相应的语音信号；对所述语音信号进行文本转换处理，生成与所述语音信号对应的文本信息；对所述语音信号进行特征处理，生成语音特征；对所述文本信息进行特征处理，生成文本特征；基于情绪识别模型对所述语音特征和所述文本特征进行处理，生成情绪分析结果。

7、在本技术的一个实施例中，所述分别对每个语音片段进行预处理，生成相应的语音信号，包括：基于预设分词模型确定所述语音片段的分词信息；基于预设位置识别模型确定所述语音片段中各字符的位置信息；基于预设音调识别模型确定所述语音片段中各字符的音调信息；根据所述分词信息、所述位置信息和所述音调信息确定所述韵律信息；基于所述韵律信息生成所述语音片段的语音信号。

8、在本技术的一个实施例中，所述对所述语音信号进行特征处理，生成语音特征，包括：对所述语音信号进行处理，生成音调参数和响度参数；基于预设情绪匹配模型对所述音调参数和所述响度参数进行处理，生成语音情绪标签，其中，所述语音情绪标签为与所述音调参数和所述响度参数相似度高于预设阈值的其他音调参数和响度参数所对应的语音情绪标签；基于所述语音情绪标签生成语音特征。

9、在本技术的一个实施例中，所述对所述文本信息进行特征处理，生成文本特征，包括：基于预设语句拆分方法对所述文本信息进行处理，生成若干语句信息；分别将若干所述语句信息输入预设情绪识别模型进行处理，生成与所述语句信息对应的情绪标签；基于所述情绪标签生成所述语句信息对应的文本特征。

10、本技术的另一个方面，一种记录个人日常情绪的分析装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标区域在预设时间段内的语音数据；处理模块，用于根据预设规则对所述语音数据进行处理，生成目标用户的语音数据；对所述目标用户的语音数据进行预处理，生成非静音的语音数据；基于预设规则对所述非静音的语音数据进行预加重处理，生成具有高频分量的语音数据；对所述具有高频分量的语音数据进行切片处理，生成若干语音片段；分别对每个语音片段进行情绪分析处理，生成情绪分析结果；基于所述情绪分析结果生成情绪分析报告。

11、根据本技术的再一个方面，一种电子设备，其特征在于，包括：第一处理器；以及存储器，用于存储所述第一处理器的可执行指令；其中，所述第一处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行实现上述的记录个人日常情绪的分析方法。

12、根据本技术的又一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被第二处理器执行时实现上述的记录个人日常情绪的分析方法。

13、根据本技术的又一个方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被第三处理器执行时实现上述的记录个人日常情绪的分析方法。

14、本技术所提供的一种记录个人日常情绪的分析方法及相关设备，由服务器获取目标区域在预设时间段内的语音数据；根据预设规则对语音数据进行处理，生成目标用户的语音数据；对目标用户的语音数据进行预处理，生成非静音的语音数据；基于预设规则对非静音的语音数据进行预加重处理，生成具有高频分量的语音数据；对具有高频分量的语音数据进行切片处理，生成若干语音片段；分别对每个语音片段进行情绪分析处理，生成情绪分析结果；基于情绪分析结果生成情绪分析报告。通过获取预定时间内目标用户的语音数据，并对语音数据进行处理，基于处理后的语音数据进行情绪分析，从而准确识别出用户的情绪结果，并基于该情绪结果生成相应的情绪分析报告，为用户提供个性化的建议和支持，以改善用户的情绪管理和心理健康。

15、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。