[发明专利]情感标注的方法及其系统在审
| 申请号： | 201611169265.X | 申请日： | 2016-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN108205535A | 公开（公告）日： | 2018-06-26 |
| 发明（设计）人： | 马明 | 申请（专利权）人： | 北京酷我科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区农大*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 音频数据 标注 训练模型 声谱图 音频数据转换 开发周期 情感标签 情感分类 自动化 转化 分析 学习 | ||
1.一种情感标注的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待标注的音频数据；
采用预训练的至少一个训练模型对所述待标注的音频数据进行分析，确定所述待标注的音频数据的情感标签；
为所述待标注的音频数据进行情感标注。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采用预训练的至少一个训练模型对所述待标注的音频数据进行分析，确定所述待标注的音频数据的情感标签之前，所述方法还包括：
按照至少一个情感标签获取每个情感标签对应的训练集，所述训练集包括多个待训练音频数据；
将所述训练集包括的所述多个待训练音频数据分别转换为声谱图；
对所述训练集包括的所述多个待训练音频数据转换得到的每个声谱图进行模型训练，得到训练模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述训练集包括的所述多个待训练音频数据分别转换为声谱图，包括：
将所述多个待训练音频数据分别进行傅里叶变换，得到所述多个待训练音频数据的声谱图。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在将所述训练集包括的所述多个待训练音频数据分别转换为声谱图之后，所述方法还包括：
对所述多个待训练音频数据转换后的声谱图进行图像缩放；
将缩放后的声谱图进行模型训练，得到训练模型。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法包括采用AlexNet模型对声谱图进行模型训练得到训练模型。
6.一种系统，其特征在于，所述系统包括：
接收单元，用于接收待标注的音频数据；
分析单元，用于采用预训练的至少一个训练模型对所述待标注的音频数据进行分析，确定所述待标注的音频数据的情感标签；
所述处理单元，还用于为所述待标注的音频数据进行情感标注。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括训练单元，
所述处理单元，还用于按照至少一个情感标签获取每个情感标签对应的训练集，所述训练集包括多个待训练音频数据；
所述处理单元，还用于将所述训练集包括的所述多个待训练音频数据分别转换为声谱图；
所述训练单元，用于对所述训练集包括的所述多个待训练音频数据转换得到的每个声谱图进行模型训练，得到训练模型。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述处理单元具体用于，
将所述多个待训练音频数据分别进行傅里叶变换，得到所述多个待训练音频数据的声谱图。
9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，
所述处理单元，还用于对所述多个待训练音频数据转换后的声谱图进行图像缩放；
所述训练单元，还用于将缩放后的声谱图进行模型训练，得到训练模型。
10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述训练单元采用AlexNet模型对声谱图进行模型训练得到训练模型。
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