[发明专利]基于语音情绪识别的表情图像推荐方法以及装置在审
申请号: | 201910005338.9 | 申请日: | 2019-01-03 |
公开(公告)号: | CN109885713A | 公开(公告)日: | 2019-06-14 |
发明(设计)人: | 刘伯涵 | 申请(专利权)人: | 刘伯涵 |
主分类号: | G06F16/58 | 分类号: | G06F16/58;G06F16/53;G10L15/02;G10L15/08;G10L25/03;G10L25/63;H04L12/58 |
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地址: | 266580 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 表情图像 音信息 情绪特征 音频特征向量 分类 情绪 情绪识别 匹配 语音 即时通信软件 存储介质 电子设备 多个目标 交互窗口 匹配结果 语音信息 | ||
本发明是关于一种基于语音情绪识别的表情图像推荐方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括:获取即时通信软件的当前交互窗口中的最新若干条语音信息,并提取所述语音信息的音频特征向量;将所述语音信息的音频特征向量与多个情绪特征模型进行匹配,其中所述多个情绪特征模型分别对应多个情绪分类之一;将匹配结果为相匹配的所述情绪特征模型所对应的情绪分类,作为所述语音信息的情绪分类;基于所述语音信息的情绪分类确定一个或多个目标表情图像,并将所述目标表情图像推荐给当前用户。本发明提高了选择表情图像的效率。
技术领域
本发明涉及语音识别技术领域,具体而言,涉及一种基于语音情绪识别的表情图像推荐方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术
目前各种社交软件逐步普及,且移动设备的使用率更高,因为其功能多、使用方便、费率低、个性化等特点,通过社交软件聊天沟通甚至已经逐步取代了部分电话、短信的沟通方式。其中在社交软件聊天时,聊天表情的使用是不可或缺的一部分功能,聊天表情是社交软件个性化沟通的一种体现方式,设计、制作聊天表情也已经成为一种职业和商业。
为了推广聊天表情及增加沟通的乐趣,有些社交软件在聊天时,通过针对用户输入的聊天内容进行触发表情,当用户输入的文字内容能够与系统库中表情进行匹配时,便在聊天界面进行提示,然后用户可以选择表情进行发送。但目前有使用这种推荐方式的社交系统比较少,且是采取精确匹配的方式,有一个字匹配不到表情就不会提示。
在相关技术中,围绕表情图像推荐这个主题的方案都是对用户输入的文本内容进行分析,并根据分析结果进行表情推荐。但一方面,由于文字本身承载感情的能力有限,而且多数用户的并不具备非常专业的文字表达能力,因此输入的文本内容经常难以承载其当时的情感信息;这样,基于文本内容分析而向用户推荐的表情经常与用户想要表达的感谢不符;另一方面,在用户刚开始一个新的聊天时,由于上下文信息较少,这样则很难准确的基于文本内容进行表情推荐。
因此,需要提供一种更加有效的表情图像推荐方法,以至少能够解决上述一个或多个技术问题。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于语音情绪识别的表情图像推荐方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本发明的一个方面,提供一种基于语音情绪识别的表情图像推荐方法,包括:
获取即时通信软件的当前交互窗口中的最新若干条语音信息,并提取所述语音信息的音频特征向量;
将所述语音信息的音频特征向量与多个情绪特征模型进行匹配,其中所述多个情绪特征模型分别对应多个情绪分类之一;
将匹配结果为相匹配的所述情绪特征模型所对应的情绪分类,作为所述语音信息的情绪分类;
基于所述语音信息的情绪分类确定一个或多个目标表情图像,并将所述目标表情图像推荐给当前用户。
在本发明的一种示例性实施例中,所述音频特征向量包括:能量特征向量、发音帧数特征向量、基音频率特征向量、共振峰特征向量、谐波噪声比特征向量以及梅尔倒谱系数特征向量中的一种或多种。
在本发明的一种示例性实施例中,所述方法还包括:
获取多条被预先标记好情绪分类标签的语音信息作为样本语音信息;
基于所述样本语音信息对初始情绪特征模型进行训练,得到所述情绪特征模型。
在本发明的一种示例性实施例中,基于所述样本语音信息对初始情绪特征模型进行训练包括:
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