[发明专利]一种性格识别方法和装置在审
申请号: | 201710271654.1 | 申请日: | 2017-04-24 |
公开(公告)号: | CN108735232A | 公开(公告)日: | 2018-11-02 |
发明(设计)人: | 谢湘;刘静 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G10L25/63 | 分类号: | G10L25/63;G10L25/03;G10L25/27;G10L25/30 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 黄志华 |
地址: | 100081 北京市海淀区中关*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 子片段 被测对象 语音 声学特征 方法和装置 情绪类型 语音片段 预设算法 音片 分析 | ||
1.一种性格识别方法,其特征在于,包括:
获取被测对象的语音片段;
分别提取每一语音子片段中的声学特征信息,其中所述语音子片段为根据所述语音片段进行划分得到的;
针对每一语音子片段,利用预设算法对该语音子片段中的声学特征信息进行处理,确定该语音子片段对应的情绪类型;
根据确定出的每一语音子片段对应的情绪类型,确定被测对象的性格识别结果。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,针对每一语音子片段,利用预设算法对该语音子片段中的声学特征信息进行处理,确定该语音子片段对应的情绪类型,具体包括:
利用预设算法对所述声学特征信息进行处理,确定所述声学特征信息对应的情绪测量值;
比较所述情绪测量值与预设情绪阈值得到比较结果;
根据比较结果,确定该语音子片段对应的情绪类型。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,利用预设算法对所述声学特征信息进行处理,确定所述声学特征信息对应的情绪测量值,具体包括:
按照以下公式对所述声学特征信息进行处理,确定所述声学特征信息对应的情绪测量值:
其中,x表示所述声学特征信息;
f(x)表示所述声学特征信息对应的情绪测量值;
ai*表示最优拉格朗日乘子向量;
b*表示最优超平面截距;
yi为预定值,取值为{-1,+1};
N表示训练集中样本的数量;
K(x,z)为高斯核函数,且其中z表示所述声学特征信息的均值;σ表示所述声学特征的标准差。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据比较结果,确定该语音子片段对应的情绪类型,具体包括:
如果所述比较结果为所述情绪测量值大于等于所述预设情绪阈值,则确定该语音子片段对应的情绪类型为负情绪;或者
如果所述比较结果为所述情绪测量值小于所述预设情绪阈值,则确定该语音子片段对应的情绪类型为正情绪。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,根据确定出的每一语音子片段对应的情绪类型,确定被测对象的性格识别结果,具体包括:
根据确定出的每一语音子片段对应的情绪类型,确定情绪类型为负情绪的语音子片段的数量;
判断所述情绪类型为负情绪的语音子片段的数量是否大于预设数量阈值;
如果是,则确定被测对象的性格识别结果为易怒性格;
如果否,则确定被测对象的性格识别结果为不易怒性格。
6.一种性格识别装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取被测对象的语音片段;
提取单元,用于分别提取每一语音子片段中的声学特征信息,其中所述语音子片段为根据所述语音片段进行划分得到的;
第一确定单元,用于针对每一语音子片段,利用预设算法对该语音子片段中的声学特征信息进行处理,确定该语音子片段对应的情绪类型;
第二确定单元,用于根据确定出的每一语音子片段对应的情绪类型,确定被测对象的性格识别结果。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一确定单元,具体包括:第一确定子单元、比较子单元和第二确定子单元,其中:
所述第一确定子单元,用于利用预设算法对所述声学特征信息进行处理,确定所述声学特征信息对应的情绪测量值;
所述比较子单元,用于比较所述情绪测量值与预设情绪阈值得到比较结果;
所述第二确定子单元,用于根据比较结果,确定该语音子片段对应的情绪类型。
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