[发明专利]情感信息的确定方法和装置

权利要求书

1.一种情感信息的确定方法，其特征在于，包括：

获取目标音频，其中，所述目标音频包括多个音频段；

从多个所述音频段中识别出多个第一文本信息，其中，任意一个所述第一文本信息是从对应的一个所述音频段中识别出的，所述音频段具有语音特征，所述第一文本信息具有文本特征；

基于多个所述音频段的语音特征和多个所述第一文本信息具有的文本特征确定多个所述音频段的目标情感信息；

获取多个所述目标情感信息中每个所述目标情感信息所属的情感等级；

在多个所述目标情感信息中包括第一情感等级的情感信息时，确定所述目标音频的情感信息为所述第一情感等级的情感信息，其中，所述第一情感等级是带明显情感信息的等级。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于多个所述音频段的语音特征和多个所述第一文本信息具有的文本特征确定多个所述音频段的目标情感信息包括按照如下方式确定每个所述音频段的目标情感信息：

获取根据所述第一文本信息的文本特征确定的第一识别结果，其中，所述第一识别结果用于表示根据所述文本特征识别出的情感信息；

获取根据与所述第一文本信息对应的所述音频段的语音特征确定的第二识别结果，其中，所述第二识别结果用于表示根据所述语音特征识别出的情感信息；

在所述第一识别结果和所述第二识别结果中的至少之一表示的情感信息为第一情感等级的情感信息时，将所音频段的目标情感信息确定为所述第一情感等级的情感信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

获取根据所述第一文本信息的文本特征确定的第一识别结果包括：获取第一卷积神经网络模型根据从所述第一文本信息中识别出的所述文本特征确定的所述第一识别结果；

获取根据与所述第一文本信息对应的所述音频段的语音特征确定的第二识别结果包括：获取第一深度神经网络模型根据从所述音频段识别出的所述语音特征确定的所述第二识别结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取第一卷积神经网络模型根据从所述第一文本信息中识别出的所述文本特征确定的所述第一识别结果包括：

通过所述第一卷积神经网络模型的特征提取层在多个特征维度上对所述第一文本信息进行特征提取，得到多个所述文本特征，其中，在每个所述特征维度上提取得到一个所述文本特征；

通过所述第一卷积神经网络模型的分类层对多个所述文本特征中的第一文本特征进行特征识别，得到所述第一识别结果，其中，所述文本特征包括所述第一文本特征和第二文本特征，所述第一文本特征的特征值大于任意一个所述第二文本特征的特征值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在从多个所述音频段中识别出多个第一文本信息之前，所述方法还包括：

对所述目标音频进行静音检测，检测出所述目标音频中的静音段；

根据所述静音段识别出所述目标音频包括的多个所述音频段，其中，任意两个相邻的所述音频段之间间隔有一个所述静音段。

6.一种情感信息的确定装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取目标音频，其中，所述目标音频包括多个音频段；

识别单元，用于从多个所述音频段中识别出多个第一文本信息，其中，任意一个所述第一文本信息是从对应的一个所述音频段中识别出的，所述音频段具有语音特征，所述第一文本信息具有文本特征；

第一确定单元，用于基于多个所述音频段的语音特征和多个所述第一文本信息具有的文本特征确定多个所述音频段的目标情感信息；

第二获取单元，用于在基于多个所述音频段的语音特征和多个所述第一文本信息具有的文本特征确定多个所述音频段的目标情感信息之后，获取多个所述目标情感信息中每个所述目标情感信息所属的情感等级；

第二确定单元，用于在多个所述目标情感信息中包括第一情感等级的情感信息时，确定所述目标音频的情感信息为所述第一情感等级的情感信息，其中，所述第一情感等级是带明显情感信息的等级。