CN117316191A - 一种情绪监测分析方法及系统 - Google Patents

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CN117316191A CN202311616772.3A CN202311616772A CN117316191A CN 117316191 A CN117316191 A CN 117316191A CN 202311616772 A CN202311616772 A CN 202311616772A CN 117316191 A CN117316191 A CN 117316191A
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Abstract

本发明适用于计算机领域，提供了一种情绪监测分析方法，所述方法包括：采集异常声音信息，生成复检指令；分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息；识别并采集第一复检结果信息获取后设定时段内的目标语音流；计算目标语音流，得到目标语音语速；对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息；若第一复检结果信息和第二复检结果信息均存在，则生成终检信息；根据终检信息，生成提示信息；向管理者终端设备发送提示信息，定时监控被监测环境中的异常声音信息，通过获取分贝信息和语速信息，计算、分析声音发出者的情绪状况，及时向监测者发出提示信息，便于监测者及时了解被监测者的情绪状态，提高了对被监测者的安全保护能力。

Description

一种情绪监测分析方法及系统
技术领域
本发明属于计算机领域，尤其涉及一种情绪监测分析方法及系统。
背景技术
情绪是对一系列主观认知经验的通称，是人对客观事物的态度体验以及相应的行为反应，随着现在生活压力变大，人们的情绪容易出现波动。
在家庭生活中，部分老人居住于自己的家庭，老人们的生活安全和情绪稳定成为了子女们较为担心的问题，在老人们发生争吵或情绪波动时，无法及时提醒，针对上述问题，亟需研制一种情绪监测分析方法及系统。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种情绪监测分析方法及系统，旨在解决上述背景技术中提出的问题。
本发明实施例是这样实现的，一种情绪监测分析方法，所述方法包括：
采集异常声音信息；
根据异常声音信息，生成复检指令；
分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息；
识别并采集第一复检结果信息获取后设定时段内的目标语音流；
计算目标语音流，得到目标语音语速；
对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息；
若第一复检结果信息和第二复检结果信息均存在，
则生成终检信息；
根据终检信息，生成提示信息；
向管理者终端设备发送提示信息。
作为本发明的进一步方案，所述采集异常声音信息具体包括：
定时采集环境声音信息；
提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息；
将所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息进行对比。
作为本发明的再进一步方案，所述根据异常声音信息，生成复检指令具体包括：
判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
则生成异常信息；
根据异常信息生成复检指令。
作为本发明的又进一步方案，分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息具体包括：
采集第一目标声音信息；
采集第二目标声音信息；
采集第三目标声音信息；
所述第一目标声音信息、第二目标声音信息、第三目标声音信息的采集时间间隔均为固定值；
分别提取所述第一目标声音信息、第二目标声音信息、第三目标声音信息中的目标分贝大小信息；
得到第一目标分贝大小信息、第二目标分贝大小信息、第三目标分贝大小信息；
判断第一目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若第一目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
生成第一复检子结果；
判断第二目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若第二目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
生成第二复检子结果；
判断第三目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若第三目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
生成第三复检子结果；
若第一复检子结果、第二复检子结果、第三复检子结果至少存在两个；
则生成第一复检确认信息；
根据第一复检确认信息，生成第一复检结果信息。
作为本发明的进一步方案，所述计算目标语音流，得到目标语音语速具体包括：
将目标语音流转化为目标语音文本；
计算目标语音流音频时长，得到目标语音音频时长；
根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速。
作为本发明的进一步方案，所述对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息具体包括：
获取所述目标语音语速；
对比目标语音语速与预设语音语速的差值是否大于目标语速差阈值；
若目标语音语速与预设语音语速的差值大于目标语速差阈值；
则生成第二复检确认信息；
根据第二复检确认信息，生成第二复检结果信息。
作为本发明的进一步方案，另一方面，一种情绪监测分析系统，所述系统包括：
第一采集模块；
第一生成模块，用于生成异常复检指令；
计时模块，用于多个目标声音信息获取时的计时；
第二采集模块，用于采集多个目标声音信息；
第一获取模块，用于获取第一复检结果信息；
识别模块，用于识别目标语音流；
倒计时模块，用于采集目标语音流与获取第一复检结果信息之间的倒计时；
第三采集模块，用于目标语音流的采集；
计算模块，用于计算目标语音流；
对比模块，用于对比目标语音语速；
第二获取模块，用于获取第二复检结果信息；
条件判断模块，用于判断第一复检结果信息和第二复检结果信息是否均存在；
第二生成模块，用于生成提示信息；
发送模块，用于向管理者终端设备发送提示信息。
作为本发明的进一步方案，所述第一采集模块具体包括：
定时采集子模块，用于定时采集环境声音信息；
提取模块，用于提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息；
第一对比子模块，用于对比所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息。
作为本发明的进一步方案，所述第一生成模块具体包括：
判断模块，用于判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
子生成模块，用异常信息的生成。
作为本发明的进一步方案，所述计算模块具体包括：
转化模块，用于将目标语音流转化为目标语音文本；
第一子计算模块，用于计算目标语音流音频时长并得到目标语音音频时长；
第二子计算模块，用于根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速。
本发明实施例提供的一种情绪监测分析方法及系统，定时监控被监测环境中的异常声音信息，并对异常情况进行复检，通过获取分贝信息和语速信息，计算、分析声音发出者的情绪状况，及时向监测者发出提示信息，便于监测者及时了解被监测者的情绪状态，提高了对被监测者的安全保护能力。
附图说明
图1是一种情绪监测分析方法的主流程图。
图2是一种情绪监测分析方法中采集异常声音信息的流程图。
图3是一种情绪监测分析方法中根据异常声音信息生成复检指令的流程图。
图4是一种情绪监测分析方法中计算目标语音流得到目标语音语速的流程图。
图5是一种情绪监测分析方法中对比目标语音流语速获取第二复检结果信息的流程图。
图6是一种情绪监测分析系统的主结构图。
图7是一种情绪监测分析系统中计算模块的连接示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
本发明提供的一种情绪监测分析方法及系统，解决了背景技术中的技术问题。
如图1所示，为本发明的一个实施例提供的一种情绪监测分析方法的主流程图，所述一种情绪监测分析方法包括：
步骤S100：采集异常声音信息；
步骤S200：根据异常声音信息，生成复检指令；
步骤S300：分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息；
步骤S400：识别并采集第一复检结果信息获取后设定时段内的目标语音流；
步骤S500：计算目标语音流，得到目标语音语速；
步骤S600：对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息；
步骤S700：若第一复检结果信息和第二复检结果信息均存在；
步骤S800：生成终检信息；
步骤S900：根据终检信息，生成提示信息；
步骤S1000：向管理者终端设备发送提示信息。
本实施例在应用时，持续对被监测环境进行声音定时采集，查看是否存在分贝过大声音，若存在分贝过大声音，表明在该时段中，被监测环境中人员可能存在争吵可能，若采集的环境声音中分贝大于预设阈值，则生成复检指令，控制系统继续采集多个目标声音信息，多个目标声音信息的采集间隔一致，提取多个目标声音信息中的分贝大小数据，将分贝大小数据与标准分贝大小数据进行比对，若差值过大，则进一步表明被监测环境中人员可能存在争吵的可能性，而后将对被监测环境中的声音语速进行分析，首先识别被监测环境中的被监测人员音色，确认语音由该人员发出，被监测人员音色可提前进行录制识别，获取被监测环境中目标语音流后，对目标语音流进行计算，得出目标语音语速，判断所述模板语音语速是否过快，若语速过快，则判断被监测环境中被监测人员情绪存在波动，系统生成提示信息，并将提示信息发送至监测者移动设备终端，在所述被监测环境中安装有实时摄像设备，监测者可及时使用实时摄像设备查看被监测环境中被监测人员的实际状况，及时对被监测人员进行干预，避免被监测人员情绪波动进而造成事态进一步恶化。
如图2所示，作为本发明的一种优选实施例，所述采集异常声音信息具体包括：
步骤S101：定时采集环境声音信息；
步骤S102：提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息；
步骤S103：将所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息进行对比。
本实施例在应用时，可设置采集间隔，间隔时间可为5秒、10秒、15秒等，按照所述时间间隔，定时对环境声音进行采集，同时对采集的声音信息中的分贝大小信息进行提取，在被监测环境下，标准分贝大小为定值，将提取的抽样分贝大小与标准分贝大小进行比较，进而判断被监测环境是否存在人员争吵的可能。
如图3所示，作为本发明的一种优选实施例，根据异常声音信息，生成复检指令具体包括：
步骤S201：判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
步骤S202：若所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
步骤S203：生成异常信息。
本实施例在应用时，系统设置有分贝差预设阈值，若抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值，则判断声音异常，生成异常信息，进而通过异常信息，生成复检指令，若抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值小于或等于预设阈值，则判断声音正常，不会生成异常信息，系统继续定时进行环境声音信息的采集。
作为本发明的一种优选实施例，分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息具体包括：
步骤：采集第一目标声音信息；
步骤：采集第二目标声音信息；
步骤：采集第三目标声音信息；
步骤：分别提取所述第一目标声音信息、第二目标声音信息、第三目标声音信息中的目标分贝大小信息；
步骤：得到第一目标分贝大小信息、第二目标分贝大小信息、第三目标分贝大小信息；
步骤：判断第一目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
步骤：若第一目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
步骤：生成第一复检子结果；
步骤：判断第二目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
步骤：若第二目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
步骤：生成第二复检子结果；
步骤：判断第三目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
步骤：生成第三复检子结果；
步骤：若第一复检子结果、第二复检子结果、第三复检子结果至少存在两个；
步骤：则生成第一复检确认信息；
应当理解的是，当生成复检指令后，系统继续采用三个目标声音信息，且三个目标声音采集的时间间隔一致，将采集的三个目标声音信息中的目标分贝大小信息进行提取，分别与标准分贝大小信息进行比较，判断其差值与预设阈值的大小，若差值大于预设阈值，则生成一个复检子结果，当三个比较结果中生成两个或三个复检子结果，则证明在被监测环境中音量较大的声音过多，存在人员争吵的可能性较大，采集的目标声音信息数量不限于三个，可设置五个、七个、十个等，增加复检样本的数量，进一步提高复检精度。
如图4所示，作为本发明的一种优选实施例，所述计算目标语音流，得到目标语音语速具体包括：
步骤S501：将目标语音流转化为目标语音文本；
步骤S502：计算目标语音流音频时长，得到目标语音音频时长；
步骤S503：根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速；
本实施例在应用时，采用训练好的时延神经网络模型去除所述目标语音流中的噪音块，将目标语音流转化为目标语音文本，再计算目标语音流音频时长，得到目标语音音频时长，最后根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速，通过判断目标声音的语速，进而提高判断被监测环境中存在人员正常的可能性。
如图5所示，作为本发明的一种优选实施例，对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息具体包括：
步骤S601：获取所述目标语音语速；
步骤S602：对比目标语音语速与预设语音语速的差值是否大于目标语速差阈值；
步骤S603：若目标语音语速与预设语音语速的差值大于目标语速差阈值；
步骤S604：则生成第二复检确认信息。
本实施例在应用时，将得到的目标语音语速与预设语音语速进行差值计算，对比目标语音语速与预设语音语速的差值是否大于目标语速差阈值，若目标语音语速与预设语音语速的差值大于目标语速差阈值，则生成第二复检确认信息，证明被监测人员语速较快，配合第一复检确认信息，确认被监测环境中存在人员争吵。
如图6所示，作为本发明的另一种优选实施例，另一方面，一种情绪监测分析系统，所述系统包括：
第一采集模块100；
第一生成模块200，用于生成异常复检指令；
计时模块300，用于多个目标声音信息获取时的计时；
第二采集模块400，用于采集多个目标声音信息；
第一获取模块500，用于获取第一复检结果信息；
识别模块600，用于识别目标语音流；
倒计时模块700，用于采集目标语音流与获取第一复检结果信息之间的倒计时；
第三采集模块800，用于目标语音流的采集；
计算模块900，用于计算目标语音流；
对比模块1000，用于对比目标语音语速；
第二获取模块1100，用于获取第二复检结果信息；
条件判断模块1200，用于判断第一复检结果信息和第二复检结果信息是否均存在；
第二生成模块1300，用于生成提示信息；
发送模块1400，用于向管理者终端设备发送提示信息。
本实施例在应用时，通过第一采集模块100采集环境声音信息，通过第一生成模块200生成异常复检指令，配合计时模块300，通过第二采集模块400采集多个目标声音信息，根据目标声音信息的对比结果，通过第一获取模块500获取第一复检结果信息，识别模块600识别被监测人员的目标语音流，配合倒计时模块700，通过第三采集模块采集目标语音流，再通过计算模块900，计算得到目标语音语速，通过对比模块1000对比目标语音语速，通过第二获取模块1100得到第二复检结果信息，通过条件判断模块1200判断第一复检结果信息与第二复检结果信息是否同时存在，而后通过第二生成模块1300生成提示信息，最终通过发送模块将提示信息发送至管理者终端设备。
作为本发明的另一种优选实施例，所述第一采集模块具体包括：
定时采集子模块，用于定时采集环境声音信息；
提取模块，用于提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息；
第一对比子模块，用于对比所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息；
通过定时采集子模块定时采集环境声音信息，而后通过提取模块精准提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息，最后通过第一对比子模块对比所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息。
作为本发明的另一种优选实施例，所述第一生成模块具体包括：
判断模块，用于判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
子生成模块，用异常信息的生成；
在正常交流环境下，声音分贝大小不会超过预设阈值，通过判断模块判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值，若所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值，则证明人员间的交流为非正常交流，通过子生成模块生成异常信息。
如图7所示，作为本发明的另一种优选实施例，所述计算模块900具体包括：
转化模块901，用于将目标语音流转化为目标语音文本；
第一子计算模块902，用于计算目标语音流音频时长并得到目标语音音频时长；
第二子计算模块903，用于根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速；
将获取的目标语音流通过转化模块901转化为目标语音文本，再通过第一子计算模块902计算目标语音流音频时长并得到目标语音音频时长，最后根据目标语音文本和目标语音音频时长，通过第二子计算模块903计算并得到目标语音语速。
本发明上述实施例中提供了一种情绪监测分析方法，并基于该向物联网设备推送信息的方法提供了一种情绪监测分析系统，定时监控被监测环境中的异常声音信息，并对异常情况进行复检，通过获取分贝信息和语速信息，计算、分析声音发出者的情绪状况，及时向监测者发出提示信息，便于监测者及时了解被监测者的情绪状态，提高了对被监测者的安全保护能力。
为了能够加载上述方法和系统能够顺利运行，该系统除了包括上述各种模块之外，还可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线、处理器和存储器等。
所称处理器可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述系统的控制中心，利用各种接口和线路连接各个部分。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种情绪监测分析方法，其特征在于，所述方法包括：
采集异常声音信息；
根据异常声音信息，生成复检指令；
分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息；
识别并采集第一复检结果信息获取后设定时段内的目标语音流；
计算目标语音流，得到目标语音语速；
对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息；
若第一复检结果信息和第二复检结果信息均存在，
则生成终检信息；
根据终检信息，生成提示信息；
向管理者终端设备发送提示信息。
2.根据权利要求1所述的情绪监测分析方法，其特征在于，所述采集异常声音信息具体包括：
定时采集环境声音信息；
提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息；
将所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息进行对比。
3.根据权利要求1所述的情绪监测分析方法，其特征在于，所述根据异常声音信息，生成异常复检指令具体包括：
判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
则生成异常信息；
根据异常信息生成复检指令。
4.根据权利要求1所述的情绪监测分析方法，其特征在于，分时采集并比对多个目标声音信息，获取第一复检结果信息具体包括：
采集第一目标声音信息；
采集第二目标声音信息；
采集第三目标声音信息；
所述第一目标声音信息、第二目标声音信息、第三目标声音信息的采集时间间隔均为固定值；
分别提取所述第一目标声音信息、第二目标声音信息、第三目标声音信息中的目标分贝大小信息；
得到第一目标分贝大小信息、第二目标分贝大小信息、第三目标分贝大小信息；
判断第一目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若第一目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
生成第一复检子结果；
判断第二目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若第二目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
生成第二复检子结果；
判断第三目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
若第三目标分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值大于预设阈值；
生成第三复检子结果；
若第一复检子结果、第二复检子结果、第三复检子结果至少存在两个；
则生成第一复检确认信息；
根据第一复检确认信息，生成第一复检结果信息。
5.根据权利要求1所述的情绪监测分析方法，其特征在于，所述计算目标语音流，得到目标语音语速具体包括：
将目标语音流转化为目标语音文本；
计算目标语音流音频时长，得到目标语音音频时长；
根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速。
6.根据权利要求5所述的情绪监测分析方法，其特征在于，所述对比目标语音流语速，获取第二复检结果信息具体包括：
获取所述目标语音语速；
对比目标语音语速与预设语音语速的差值是否大于目标语速差阈值；
若目标语音语速与预设语音语速的差值大于目标语速差阈值；
则生成第二复检确认信息；
根据第二复检确认信息，生成第二复检结果信息。
7.一种情绪监测分析系统，其特征在于，所述系统包括：
第一采集模块；
第一生成模块，用于生成异常复检指令；
计时模块，用于多个目标声音信息获取时的计时；
第二采集模块，用于采集多个目标声音信息；
第一获取模块，用于获取第一复检结果信息；
识别模块，用于识别目标语音流；
倒计时模块，用于采集目标语音流与获取第一复检结果信息之间的倒计时；
第三采集模块，用于目标语音流的采集；
计算模块，用于计算目标语音流；
对比模块，用于对比目标语音语速；
第二获取模块，用于获取第二复检结果信息；
条件判断模块，用于判断第一复检结果信息和第二复检结果信息是否均存在；
第二生成模块，用于生成提示信息；
发送模块，用于向管理者终端设备发送提示信息。
8.根据权利要求7所述的情绪监测分析系统，其特征在于，所述第一采集模块具体包括：
定时采集子模块，用于定时采集环境声音信息；
提取模块，用于提取环境声音信息中的抽样分贝大小信息；
第一对比子模块，用于对比所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息。
9.根据权利要求7所述的情绪监测分析系统，其特征在于，所述第一生成模块具体包括：
判断模块，用于判断所述抽样分贝大小信息与标准分贝大小信息的差值是否大于预设阈值；
子生成模块，用异常信息的生成。
10.根据权利要求7所述的情绪监测分析系统，其特征在于，所述计算模块具体包括：
转化模块，用于将目标语音流转化为目标语音文本；
第一子计算模块，用于计算目标语音流音频时长并得到目标语音音频时长；
第二子计算模块，用于根据目标语音文本和目标语音音频时长计算并得到目标语音语速。
CN202311616772.3A 2023-11-30 2023-11-30 一种情绪监测分析方法及系统 Pending CN117316191A (zh)

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