CN102723078A - 基于自然言语理解的语音情感识别方法 - Google Patents
基于自然言语理解的语音情感识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102723078A CN102723078A CN2012102269899A CN201210226989A CN102723078A CN 102723078 A CN102723078 A CN 102723078A CN 2012102269899 A CN2012102269899 A CN 2012102269899A CN 201210226989 A CN201210226989 A CN 201210226989A CN 102723078 A CN102723078 A CN 102723078A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- emotion
- speech
- lalognogis
- analysis
- method based
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于自然言语理解的语音情感识别方法。其技术方案是：首先通过麦克风进行语音情感信号采集，对所采集的语音情感信号进行预处理和特征提取，再通过句法情感分析计算所采集的语音情感信号的失真程度，求出情感特征向量；然后分别进入训练阶段和识别阶段，最后将自然言语理解后的情感特征向量与情感语音库中的情感特征向量进行模式匹配，得出识别结果。其中：训练阶段是先采用情感归类对情感特征向量进行分类，再进行模型训练，然后建立情感语音库；识别阶段是采用语义分析和语用学分析对情感特征向量进行自然言语理解。本发明不仅对语音情感识别的自然性强，且能对语音情感信号进行整体的理解，提高了对语音情感信号的识别率。
Description
技术领域
本发明属于语音情感识别技术领域。具体涉及一种基于自然言语理解的语音情感识别方法。
背景技术
随着计算机网络通信技术和多媒体技术的飞速发展，人机交互技术已逐步成为人工智能领域一个非常重要的方面，尤其是数字娱乐的兴起、智能家电的逐步普及以及计算机的日趋泛化，使得人机交互的自然性与智能性显得很重要。而情感信息的处理是提高人机交互能力的一个重要课题，因此如何提高人机交互中语音情感识别技术对用户的情绪状态变化的适应能力日益迫切，使用户带有情感的语音信息能够被计算机正确地识别，进而提高人机交互的自然性与智能性。
语音情感识别是一项通过对语音信号的感知和分析，剥离出情感表达的声学特征，进而识别出说话者所处的情感状态的技术。近十几年来，语音情感识别技术已取得一定的发展，但仍面临一个巨大的挑战：怎样让计算机更好的理解语音中的情感信息。
语音情感信号的多样性导致情感类型的划分不一致，由于人类的情感是相当复杂的，不同文化背景中的不同情感所代表的意思也很多样化。目前情感语音库的建立（林奕琳, 韦岗, 杨康才. 语音情感识别的研究进展. 电路与系统学报, 2007年第12卷第1期）主要是通过专业录音演员模拟的情感语音，但是这种模拟的情感语音不能真实、准确地反映普通人在某种情感时的真实信息。因此，语音情感识别的自然性有待进一步提高。
结合音质特征和韵律特征的语音情感识别（张石清, 赵知劲, 雷必成, 杨广映. 结合音质特征和韵律特征的语音情感识别. 电路与系统学报, 2009年第14卷第4期）把语音音质特征和韵律特征参数相结合，取得的情感平均正确识别率比单独使用韵律特征参数要高，但却没有考虑到说话者的讲话内容，情感语音中语音与情感特征的关联度不高，导致不能对语音情感信号进行整体的理解。
综上所述，现有语音情感识别中存在以下问题：语音情感识别的自然性不强；情感语音中语音与情感特征的关联度不高，导致不能对语音情感信号进行整体的理解。
因此，如何在自然言语理解的基础上对带情感的语音信号进行识别，进一步提高计算机识别的自然性和智能性是一个非常值得研究的课题。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的缺陷，目的是提供一种基于自然言语理解的语音情感识别方法。该方法不仅对语音情感识别的自然性强，且情感语音中语音与情感特征的关联度高，能对语音情感信号进行整体的理解，提高语音情感信号的识别率。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：首先通过麦克风进行语音情感信号采集，对所采集的语音情感信号进行预处理和特征提取，再通过句法情感分析计算所采集的语音情感信号的失真程度，求出情感特征向量；然后分别进入训练阶段和识别阶段，最后将自然言语理解后的情感特征向量与情感语音库中的情感特征向量进行模式匹配，得出识别结果。
所述训练阶段是：先采用情感归类对情感特征向量进行分类，再进行模型训练，然后建立情感语音库；所述识别阶段是：采用语义分析和语用学分析对情感特征向量进行自然言语理解。
在上述技术方案中：
所述的句法情感分析是通过概率统计分析或分类器融合的方法对特征提取后的语音情感信号中的情感词语进行分析。
其中：概率统计分析是先用聚类分析的统计分析方法或主成分分析的统计分析方法分析各类特征提取后的语音情感信号的语音特征变化情况，再根据语音特征变化情况计算特征提取后的语音情感信号的失真程度，求出各类情感特征向量；分类器融合是先用贝叶斯分类器组合或最大概率类别判别法对各类特征提取后的语音情感信号的特征进行数据融合，再根据数据融合的结果计算特征提取后的语音情感信号的失真程度，求出各类情感特征向量。
所述的情感归类是基于语法规则的方法或基于情感关键词定位的方法对不同情感关键词的情感特征向量进行分类。
其中：基于语法规则的方法是结合输入的主语、动词、人称和时态信息对情感特征向量进行分类，对分类后的情感特征向量建立情感语音库；基于情感关键词定位的方法是根据用户需要逐个提取与情感关键词相关的特征词集，然后根据所提取的特征词集计算两两的句内共现率，最后选择权重最大的特征词作为所需要的关键词。
所述的自然言语理解是通过语义分析和语用学分析对各类情感特征向量进行自然言语理解。
其中：语义分析是先从语义层次对根据句法情感分析所获得的各类情感特征向量进行分析，将用户的需求用计算机可理解的形式描述出来，再设定含语义信息的词语的权重值，然后将用户兴趣主题与设定的权重值进行匹配计算；语用学分析是根据句法情感分析所获得的各类情感特征向量从语境层对特征提取后的语音情感信号进行自然言语理解，依据语用学规则，根据上下文语境判断语音情感的变化。
由于采用上述技术方案，本发明全面考虑了语音情感识别中语义和情感之间的联系，从模型和言语两个层面应对情感变化引起的语音变化，增强对带有情感词汇的语音信号的识别能力。模型层面对情感变化规律采用情感归类对情感特征向量进行分类，通过情感的分类降低了情感语音库建立的复杂度；言语层面通过语义分析和语用学分析的手段，将语音情感特征向量进行自然言语理解，提高了情感语音中语音与情感特征的关联度，实现了对语音情感信号的整体理解，从而提高了对语音情感信号的识别率。
因此，本发明不仅对语音情感识别的自然性强，且情感语音中语音与情感特征的关联度高，能对语音情感信号进行整体的理解，提高了对语音情感信号的识别率。本发明可广泛用于人机交互系统、自动远程电话服务中心、远程教育和刑事侦查中的测谎仪领域。
附图说明
图1是本发明的一种基于自然言语理解的语音情感识别方法框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的描述：
一种基于自然言语理解的语音情感识别方法。该方法如图1所示：首先通过麦克风进行语音情感信号采集，对所采集的语音情感信号进行预处理和特征提取，预处理包括采样与量化、预加重、分帧与加窗；特征提取，包括提取语音持续时间、基音频率、能量（振幅）的韵律特征和共振峰参数、MEL频率倒谱系数的音质特征。再通过句法情感分析计算所采集的语音情感信号的失真程度，求出情感特征向量；然后分别进入训练阶段和识别阶段，最后将自然言语理解后的情感特征向量与情感语音库中的情感特征向量进行模式匹配，得出识别结果。
所述训练阶段是：先采用情感归类对情感特征向量进行分类，再进行模型训练，然后建立情感语音库；所述识别阶段是：采用语义分析和语用学分析对情感特征向量进行自然言语理解。
在本具体实施方式中：
所述的句法情感分析是通过概率统计分析或分类器融合的方法对特征提取后的语音情感信号中的情感词语进行分析。
其中：概率统计分析是先用聚类分析的统计分析方法或主成分分析的统计分析方法分析各类特征提取后的语音情感信号的语音特征变化情况，再根据语音特征变化情况计算特征提取后的语音情感信号的失真程度，求出各类情感特征向量；分类器融合是先用贝叶斯分类器组合或最大概率类别判别法对各类特征提取后的语音情感信号的特征进行数据融合，再根据数据融合的结果计算特征提取后的语音情感信号的失真程度，求出各类情感特征向量。
所述的情感归类是基于语法规则的方法或基于情感关键词定位的方法对不同情感关键词的情感特征向量进行分类。
其中：基于语法规则的方法是结合输入的主语、动词、人称和时态信息对情感特征向量进行分类，对分类后的情感特征向量建立情感语音库；基于情感关键词定位的方法是根据用户需要逐个提取与情感关键词相关的特征词集，然后根据所提取的特征词集计算两两的句内共现率，最后选择权重最大的特征词作为所需要的关键词。
所述的自然言语理解是通过语义分析和语用学分析对各类情感特征向量进行自然言语理解。
其中：语义分析是先从语义层次对根据句法情感分析所获得的各类情感特征向量进行分析，将用户的需求用计算机可理解的形式描述出来，再设定含语义信息的词语的权重值，然后将用户兴趣主题与设定的权重值进行匹配计算；语用学分析是根据句法情感分析所获得的各类情感特征向量从语境层对特征提取后的语音情感信号进行自然言语理解，依据语用学规则，根据上下文语境判断语音情感的变化。
本发明全面考虑了语音情感识别中语义和情感之间的联系，从模型和言语两个层面应对情感变化引起的语音变化，增强对带有情感词汇的语音信号的识别能力。模型层面对情感变化规律采用情感归类对情感特征向量进行分类，通过情感的分类降低了情感语音库建立的复杂度；言语层面通过语义分析和语用学分析的手段，将语音情感特征向量进行自然言语理解，提高了情感语音中语音与情感特征的关联度，实现了对语音情感信号的整体理解，从而提高了对语音情感信号的识别率。
因此，本具体实施方式不仅对语音情感识别的自然性强，且情感语音中语音与情感特征的关联度高，能对语音情感信号进行整体的理解，提高了对语音情感信号的识别率。本具体实施方式可广泛用于人机交互系统、自动远程电话服务中心、远程教育和刑事侦查中的测谎仪领域。
上述实施例用来解释本发明，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明做出的任何修改和改变，都落入本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于：首先通过麦克风进行语音情感信号采集，对所采集的语音情感信号进行预处理和特征提取，再通过句法情感分析计算所采集的语音情感信号的失真程度，求出情感特征向量；然后分别进入训练阶段和识别阶段，最后将自然言语理解后的情感特征向量与情感语音库中的情感特征向量进行模式匹配，得出识别结果；
所述训练阶段是：先采用情感归类对情感特征向量进行分类，再进行模型训练，然后建立情感语音库；所述识别阶段是：采用语义分析和语用学分析对情感特征向量进行自然言语理解。
2.根据权利要求1所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的句法情感分析是通过概率统计分析或分类器融合的方法对特征提取后的语音情感信号中的情感词语进行分析。
3.根据权利要求1所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的情感归类是基于语法规则的方法或基于情感关键词定位的方法对不同情感关键词的情感特征向量进行分类。
4.根据权利要求1所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的自然言语理解是通过语义分析和语用学分析对各类情感特征向量进行自然言语理解。
5.根据权利要求2所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的概率统计分析是先用聚类分析的统计分析方法或主成分分析的统计分析方法分析各类特征提取后的语音情感信号的语音特征变化情况，再根据语音特征变化情况计算特征提取后的语音情感信号的失真程度，求出各类情感特征向量。
6.根据权利要求2所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的分类器融合是先用贝叶斯分类器组合或最大概率类别判别法对各类特征提取后的语音情感信号的特征进行数据融合，再根据数据融合的结果计算特征提取后的语音情感信号的失真程度，求出各类情感特征向量。
7.根据权利要求3所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的基于语法规则的方法是结合输入的主语、动词、人称和时态信息对情感特征向量进行分类，对分类后的情感特征向量建立情感语音库。
8.根据权利要求3所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的基于情感关键词定位的方法是根据用户需要逐个提取与情感关键词相关的特征词集，然后根据所提取的特征词集计算两两的句内共现率，最后选择权重最大的特征词作为所需要的关键词。
9.根据权利要求4所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的语义分析是先从语义层次对根据句法情感分析所获得的各类情感特征向量进行分析，将用户的需求用计算机可理解的形式描述出来，再设定含语义信息的词语的权重值，然后将用户兴趣主题与设定的权重值进行匹配计算。
10.根据权利要求4所述的基于自然言语理解的语音情感识别方法，其特征在于所述的语用学分析是根据句法情感分析所获得的各类情感特征向量从语境层对特征提取后的语音情感信号进行自然言语理解，依据语用学规则，根据上下文语境判断语音情感的变化。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210226989.9A CN102723078B (zh) | 2012-07-03 | 2012-07-03 | 基于自然言语理解的语音情感识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201210226989.9A CN102723078B (zh) | 2012-07-03 | 2012-07-03 | 基于自然言语理解的语音情感识别方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN102723078A true CN102723078A (zh) | 2012-10-10 |
| CN102723078B CN102723078B (zh) | 2014-04-30 |
Family
ID=46948819
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201210226989.9A Active CN102723078B (zh) | 2012-07-03 | 2012-07-03 | 基于自然言语理解的语音情感识别方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN102723078B (zh) |
Cited By (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103325370A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-09-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 语音识别方法和语音识别系统 |
| CN104240719A (zh) * | 2013-06-24 | 2014-12-24 | 浙江大华技术股份有限公司 | 音频的特征提取方法、音频的分类方法和相关装置 |
| CN104464756A (zh) * | 2014-12-10 | 2015-03-25 | 黑龙江真美广播通讯器材有限公司 | 一种小型说话人情感识别系统 |
| CN105404681A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-16 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 直播情感分类方法及装置 |
| CN105488135A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 直播内容分类方法及装置 |
| CN105702251A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-06-22 | 中国科学院自动化研究所 | 基于Top-k加强音频词袋模型的语音情感识别方法 |
| CN106165010A (zh) * | 2014-03-19 | 2016-11-23 | 微软技术许可有限责任公司 | 用于高效且精确译码的增量言语译码器组合 |
| CN106297826A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-04 | 竹间智能科技（上海）有限公司 | 语音情感辨识系统及方法 |
| CN106325127A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-11 | 广东美的制冷设备有限公司 | 一种使家电表达情绪的方法及装置、空调 |
| CN106558306A (zh) * | 2015-09-28 | 2017-04-05 | 广东新信通信息系统服务有限公司 | 用于语音识别的方法、装置和设备 |
| CN106782615A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-31 | 科大讯飞股份有限公司 | 语音数据情感检测方法和装置及系统 |
| CN106782606A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-05-31 | 山东南工机器人科技有限公司 | 用于导讲机器人的语言交流与互动系统及其工作方法 |
| CN107293309A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-10-24 | 四川新网银行股份有限公司 | 一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法 |
| CN107886970A (zh) * | 2016-09-30 | 2018-04-06 | 本田技研工业株式会社 | 信息提供装置 |
| CN108255805A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-07-06 | 讯飞智元信息科技有限公司 | 舆情分析方法及装置、存储介质、电子设备 |
| CN108831436A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-16 | 深圳市合言信息科技有限公司 | 一种模拟说话者情绪优化翻译后文本语音合成的方法 |
| CN109129500A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-04 | 重庆市南岸区瑜目网络科技有限责任公司 | 一种ai虚拟机器人的语音分层应答系统 |
| CN109299248A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-02-01 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种基于自然语言处理的商业情报收集方法 |
| CN109903781A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-06-18 | 湖南检信智能科技有限公司 | 一种情感分析模式匹配方法 |
| CN109976513A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-07-05 | 方科峰 | 一种系统界面设计方法 |
| CN110890088A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-03-17 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 语音信息反馈方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111128240A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-08 | 浙江大学 | 一种基于对抗语义擦除的语音情感识别方法 |
| WO2020244073A1 (zh) * | 2019-06-06 | 2020-12-10 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于语音的用户分类方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113823298A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-12-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 语音数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| WO2022016580A1 (zh) * | 2020-07-21 | 2022-01-27 | 南京智金科技创新服务中心 | 智能语音识别方法及装置 |
| US11558208B2 (en) * | 2019-09-24 | 2023-01-17 | International Business Machines Corporation | Proximity based audio collaboration |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101201980A (zh) * | 2007-12-19 | 2008-06-18 | 北京交通大学 | 一种基于语音情感识别的远程汉语教学系统 |
| CN101261832A (zh) * | 2008-04-21 | 2008-09-10 | 北京航空航天大学 | 汉语语音情感信息的提取及建模方法 |
| CN101930735A (zh) * | 2009-06-23 | 2010-12-29 | 富士通株式会社 | 语音情感识别设备和进行语音情感识别的方法 |
-
2012
- 2012-07-03 CN CN201210226989.9A patent/CN102723078B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101201980A (zh) * | 2007-12-19 | 2008-06-18 | 北京交通大学 | 一种基于语音情感识别的远程汉语教学系统 |
| CN101261832A (zh) * | 2008-04-21 | 2008-09-10 | 北京航空航天大学 | 汉语语音情感信息的提取及建模方法 |
| CN101930735A (zh) * | 2009-06-23 | 2010-12-29 | 富士通株式会社 | 语音情感识别设备和进行语音情感识别的方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 谢波,陈岭,陈根才,陈纯: "普通话语音情感识别的特征选择技术", 《浙江大学学报(工学版)》, vol. 41, no. 11, 30 November 2007 (2007-11-30), pages 1816 - 1822 * |
| 赵腊生,张强,魏小鹏: "语音情感识别研究进展", 《计算机应用研究》, vol. 26, no. 2, 28 February 2010 (2010-02-28), pages 428 - 432 * |
Cited By (37)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104240719A (zh) * | 2013-06-24 | 2014-12-24 | 浙江大华技术股份有限公司 | 音频的特征提取方法、音频的分类方法和相关装置 |
| CN104240719B (zh) * | 2013-06-24 | 2018-01-12 | 浙江大华技术股份有限公司 | 音频的特征提取方法、音频的分类方法和相关装置 |
| CN103325370B (zh) * | 2013-07-01 | 2015-11-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 语音识别方法和语音识别系统 |
| CN103325370A (zh) * | 2013-07-01 | 2013-09-25 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 语音识别方法和语音识别系统 |
| CN106165010A (zh) * | 2014-03-19 | 2016-11-23 | 微软技术许可有限责任公司 | 用于高效且精确译码的增量言语译码器组合 |
| CN104464756A (zh) * | 2014-12-10 | 2015-03-25 | 黑龙江真美广播通讯器材有限公司 | 一种小型说话人情感识别系统 |
| CN106558306A (zh) * | 2015-09-28 | 2017-04-05 | 广东新信通信息系统服务有限公司 | 用于语音识别的方法、装置和设备 |
| CN105404681A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-16 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 直播情感分类方法及装置 |
| CN105488135A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-04-13 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 直播内容分类方法及装置 |
| CN105488135B (zh) * | 2015-11-25 | 2019-11-15 | 广州酷狗计算机科技有限公司 | 直播内容分类方法及装置 |
| CN105702251A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-06-22 | 中国科学院自动化研究所 | 基于Top-k加强音频词袋模型的语音情感识别方法 |
| CN105702251B (zh) * | 2016-04-20 | 2019-10-22 | 中国科学院自动化研究所 | 基于Top-k加强音频词袋模型的语音情感识别方法 |
| CN106297826A (zh) * | 2016-08-18 | 2017-01-04 | 竹间智能科技（上海）有限公司 | 语音情感辨识系统及方法 |
| CN106325127A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-11 | 广东美的制冷设备有限公司 | 一种使家电表达情绪的方法及装置、空调 |
| CN106325127B (zh) * | 2016-08-30 | 2019-03-08 | 广东美的制冷设备有限公司 | 一种使家电表达情绪的方法及装置、空调 |
| CN107886970B (zh) * | 2016-09-30 | 2021-12-10 | 本田技研工业株式会社 | 信息提供装置 |
| CN107886970A (zh) * | 2016-09-30 | 2018-04-06 | 本田技研工业株式会社 | 信息提供装置 |
| CN106782615B (zh) * | 2016-12-20 | 2020-06-12 | 科大讯飞股份有限公司 | 语音数据情感检测方法和装置及系统 |
| CN106782615A (zh) * | 2016-12-20 | 2017-05-31 | 科大讯飞股份有限公司 | 语音数据情感检测方法和装置及系统 |
| CN106782606A (zh) * | 2017-01-17 | 2017-05-31 | 山东南工机器人科技有限公司 | 用于导讲机器人的语言交流与互动系统及其工作方法 |
| CN107293309A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-10-24 | 四川新网银行股份有限公司 | 一种基于客户情绪分析提升舆情监控效率的方法 |
| CN108255805A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-07-06 | 讯飞智元信息科技有限公司 | 舆情分析方法及装置、存储介质、电子设备 |
| CN108255805B (zh) * | 2017-12-13 | 2022-02-25 | 讯飞智元信息科技有限公司 | 舆情分析方法及装置、存储介质、电子设备 |
| CN108831436A (zh) * | 2018-06-12 | 2018-11-16 | 深圳市合言信息科技有限公司 | 一种模拟说话者情绪优化翻译后文本语音合成的方法 |
| CN109129500A (zh) * | 2018-08-17 | 2019-01-04 | 重庆市南岸区瑜目网络科技有限责任公司 | 一种ai虚拟机器人的语音分层应答系统 |
| CN109299248A (zh) * | 2018-12-12 | 2019-02-01 | 成都航天科工大数据研究院有限公司 | 一种基于自然语言处理的商业情报收集方法 |
| CN109976513A (zh) * | 2019-02-20 | 2019-07-05 | 方科峰 | 一种系统界面设计方法 |
| CN109903781A (zh) * | 2019-04-14 | 2019-06-18 | 湖南检信智能科技有限公司 | 一种情感分析模式匹配方法 |
| WO2020244073A1 (zh) * | 2019-06-06 | 2020-12-10 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于语音的用户分类方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| US11558208B2 (en) * | 2019-09-24 | 2023-01-17 | International Business Machines Corporation | Proximity based audio collaboration |
| CN110890088A (zh) * | 2019-10-12 | 2020-03-17 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 语音信息反馈方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN110890088B (zh) * | 2019-10-12 | 2022-07-15 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 语音信息反馈方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN111128240A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-05-08 | 浙江大学 | 一种基于对抗语义擦除的语音情感识别方法 |
| CN111128240B (zh) * | 2019-12-19 | 2022-05-17 | 浙江大学 | 一种基于对抗语义擦除的语音情感识别方法 |
| WO2022016580A1 (zh) * | 2020-07-21 | 2022-01-27 | 南京智金科技创新服务中心 | 智能语音识别方法及装置 |
| CN113823298A (zh) * | 2021-06-15 | 2021-12-21 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 语音数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113823298B (zh) * | 2021-06-15 | 2024-04-16 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 语音数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN102723078B (zh) | 2014-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102723078B (zh) | 基于自然言语理解的语音情感识别方法 | |
| CN108564942B (zh) | 一种基于敏感度可调的语音情感识别方法及系统 | |
| CN110491382B (zh) | 基于人工智能的语音识别方法、装置及语音交互设备 | |
| CN108597541B (zh) | 一种增强愤怒与开心识别的语音情感识别方法及系统 | |
| CN110853618B (zh) | 一种语种识别的方法、模型训练的方法、装置及设备 | |
| CN101930735B (zh) | 语音情感识别设备和进行语音情感识别的方法 | |
| CN107945805B (zh) | 一种智能化跨语言语音识别转化方法 | |
| CN102509547B (zh) | 基于矢量量化的声纹识别方法及系统 | |
| CN102930866B (zh) | 一种用于口语练习的学生朗读作业的评判方法 | |
| CN102982811B (zh) | 一种基于实时解码的语音端点检测方法 | |
| CN110782872A (zh) | 基于深度卷积循环神经网络的语种识别方法及装置 | |
| CN105593936B (zh) | 用于文本转语音性能评价的系统和方法 | |
| CN103151039A (zh) | 一种基于向量机svm的说话者年龄段识别方法 | |
| CN103810994B (zh) | 基于情感上下文的语音情感推理方法及系统 | |
| CN102324232A (zh) | 基于高斯混合模型的声纹识别方法及系统 | |
| WO2012075641A1 (en) | Device and method for pass-phrase modeling for speaker verification, and verification system | |
| CN104123933A (zh) | 基于自适应非平行训练的语音转换方法 | |
| Deshmukh et al. | Speech based emotion recognition using machine learning | |
| CN107358947A (zh) | 说话人重识别方法及系统 | |
| CN110428853A (zh) | 语音活性检测方法、语音活性检测装置以及电子设备 | |
| CN115171731A (zh) | 一种情绪类别确定方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| Mishra et al. | Optimization of stammering in speech recognition applications | |
| CN110853669A (zh) | 音频识别方法、装置及设备 | |
| CN112185357A (zh) | 一种同时识别人声和非人声的装置及方法 | |
| Kamble et al. | Emotion recognition for instantaneous Marathi spoken words |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant |