[发明专利]一种性格识别方法和装置

权利要求书

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；

根据所述语音片段，提取所述语音片段中的声学特征信息；

利用预设算法对所述声学特征信息进行处理，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，利用预设算法对所述声学特征信息进行处理，确定被测对象的性格识别结果，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，确定被测对象的性格识别结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据比较结果，确定被测对象的性格识别结果，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，则确定被测对象的性格识别结果为易怒性格；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，则确定被测对象的性格识别结果为不易怒性格。

4.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；

a_i^*表示最优拉格朗日乘子向量；

b^*表示最优超平面截距；

y_i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。

5.如权利要求1～4任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述声学特征信息至少包括以下一项：过零率、能量均方根、基频、谐波噪声比和12维梅尔频率倒谱系数。

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，用于根据所述语音片段，提取所述语音片段中的声学特征信息；

确定单元，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，用于根据所述比较子单元得到的比较结果，确定被测对象的性格识别结果。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二确定子单元，具体用于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，则确定被测对象的性格识别结果为易怒性格；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，则确定被测对象的性格识别结果为不易怒性格。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定子单元，具体用于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；

a_i^*表示最优拉格朗日乘子向量；

b^*表示最优超平面截距；

y_i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。

10.如权利要求6～9任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述声学特征信息至少包括以下一项：过零率、能量均方根、基频、谐波噪声比和12维梅尔频率倒谱系数。