[发明专利]一种情绪识别方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种情绪识别方法、装置和电子设备，该方法包括：对语音信息进行特征图提取，得到语音信息的特征图；对语音信息进行傅里叶变换，得到傅里叶变换后的语音信息，并对傅里叶变换后的语音信息进行预处理，得到预处理后的语音信息；计算预处理后的语音信息的音高，并将预处理后的语音信息的音高中属于音高集合的音高相加并进行归一化处理，得到语音信息的色度特征矩阵；将语音信息的特征图和色度特征矩阵输入到深度全卷积网络算法模型中，得到不同情绪与情绪概率的对应关系；将不同情绪与情绪概率的对应关系中最大的情绪概率对应的情绪，确定为用户的情绪，可以根据确定出的用户情绪，向用户反馈与其情绪向对应的答复信息。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种情绪识别方法、装置和电子设备。

背景技术

目前，智能机器人在各行业得到了广泛应用，智能语音导航、在线机器人和金牌话术等模拟的人工智能(AI)场景包括服务场景，都是人工智能在客服领域的重要应用。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例的目的在于提供一种情绪识别方法、装置和电子设备。

第一方面，本发明实施例提供了一种情绪识别方法，包括：

当获取到用户发出的语音信息时，对所述语音信息进行特征图提取，得到所述语音信息的特征图；

对所述语音信息进行傅里叶变换，得到傅里叶变换后的语音信息，并对傅里叶变换后的语音信息进行预处理，得到预处理后的语音信息；

计算所述预处理后的语音信息的音高，并将所述预处理后的语音信息的音高中属于{C,C#,D,D#,E,F,F#,G,G#,A,A#,B}音高集合的音高相加并进行归一化处理，得到所述语音信息的色度特征矩阵；

将所述语音信息的所述特征图和所述色度特征矩阵输入到深度全卷积网络算法模型中，得到不同情绪与情绪概率的对应关系；

将所述不同情绪与情绪概率的对应关系中最大的情绪概率对应的情绪，确定为所述用户的情绪。

第二方面，本发明实施例还提供了一种情绪识别装置，包括：

提取模块，用于当获取到用户发出的语音信息时，对所述语音信息进行特征图提取，得到所述语音信息的特征图；

处理模块，用于对所述语音信息进行傅里叶变换，得到傅里叶变换后的语音信息，并对傅里叶变换后的语音信息进行预处理，得到预处理后的语音信息；

第一计算模块，用于计算所述预处理后的语音信息的音高，并将所述预处理后的语音信息的音高中属于{C,C#,D,D#,E,F,F#,G,G#,A,A#,B}音高集合的音高相加并进行归一化处理，得到所述语音信息的色度特征矩阵；

第二计算模块，用于将所述语音信息的所述特征图和所述色度特征矩阵输入到深度全卷积网络算法模型中，得到不同情绪与情绪概率的对应关系；

确定模块，用于将所述不同情绪与情绪概率的对应关系中最大的情绪概率对应的情绪，确定为所述用户的情绪。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括有存储器，处理器以及一个或者一个以上的程序，其中所述一个或者一个以上程序存储于所述存储器中，且经配置以由所述处理器执行上述第一方面所述的方法的步骤。