[发明专利]情绪波动检测方法、装置、电子设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202111011083.0 申请日: 2021-08-31
公开(公告)号: CN113704410B 公开(公告)日: 2023-10-20
发明(设计)人: 吴毓霖;代本辉 申请(专利权)人: 好心情健康产业集团有限公司
主分类号: G06F16/33 分类号: G06F16/33;G06F16/35;G06F16/683;G06F40/242;G06F40/279;G06F18/214;G06F18/2411;G06F18/2413
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 高倩
地址: 100080 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 情绪 波动 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种情绪波动检测方法,其特征在于,所述方法包括:

从人机交互中获取第i条用户语音,其中i=1、2、3…n,并获取第i+1条用户语音,提取所述第i条用户语音的语音情绪特征及所述第i+1条用户语音的语音情绪特征;

分别将所述第i条用户语音及所述第i+1条用户语音转换为相应的第一文本及第二文本,提取所述第一文本的文本情绪特征及所述第二文本的文本情绪特征;

利用所述第i条用户语音的语音情绪特征及所述第i+1条用户语音的语音情绪特征,计算得到所述第i条用户语音与所述第i+1条用户语音之间的语音情绪变化幅度;

利用所述第一文本的文本情绪特征及所述第二文本的文本情绪特征,计算得到所述第一文本与所述第二文本之间的文本情绪变化幅度;

判断所述语音情绪变化幅度及所述文本情绪变化幅度是否都小于预设的预警阈值;

若所述语音情绪变化幅度及所述文本情绪变化幅度都小于所述预设的预警阈值,则利用i+1更新所述i,并返回上述的从人机交互中获取第i条用户语音的步骤;

若所述语音情绪变化幅度或所述文本情绪变化幅度不小于所述预设的预警阈值时,则触发预设的情绪波动干预机制。

2.如权利要求1所述的情绪波动检测方法,其特征在于,所述提取所述第i条用户语音的语音情绪特征,包括:

对所述第i条用户语音进行分帧加窗,得到多个语音帧,并从所述多个语音帧中逐个选取其中一个语音帧为目标语音帧;

将所述目标语音帧映射为语音时域图,统计所述语音时域图的峰值、幅值、均值和过零率,根据所述幅值计算帧能量,并将所述峰值、所述幅值、所述均值、所述帧能量及所述过零率汇集为所述第i条用户语音的语音情绪特征。

3.如权利要求1所述的情绪波动检测方法,其特征在于,所述提取所述第一文本的文本情绪特征,包括:

对所述第一文本执行分词操作,得到文本分词集;

从所述文本分词集中逐个选取其中一个文本分词为目标分词,并统计所述目标分词和所述目标分词的相邻文本分词在所述目标分词的预设邻域范围内共同出现的共现次数;

利用每一个文本分词对应的共现次数构建共现矩阵;

分别将所述多个文本分词转换为词向量,将所述词向量拼接为向量矩阵;

利用所述共现矩阵和所述向量矩阵进行乘积运算,得到文本向量矩阵。

根据所述文本向量矩阵得到所述第一文本的文本情绪特征。

4.如权利要求3所述的情绪波动检测方法,其特征在于,所述根据所述文本向量矩阵得到所述第一文本的文本情绪特征,包括:

从所述文本分词集中逐个选取其中一个文本分词为目标分词,根据所述目标分词的词向量及所述文本向量矩阵,计算所述目标分词的关键值;

按照所述关键值从大到小的顺序从所述多个文本分词中选取预设数量的文本分词为特征分词;

将所述特征分词的词向量拼接得到所述文本内容的文本特征。

5.如权利要求1所述的情绪波动检测方法,其特征在于,所述计算得到所述第i条用户语音与所述第i+1条用户语音之间的语音情绪变化幅度,包括:

分别将所述第i条用户语音的语音情绪特征及所述第i+1条用户语音的语音情绪特征中每一个特征进行离散化处理;

根据所述离散化后的每一个语音情绪特征取值分布情况,计算得到所述第i条用户语音的语音情绪特征均方差及所述第i+1条用户语音的语音情绪特征的均方差;

将所述第i条用户语音的语音情绪特征的均方差与所述第i+1条用户语音的语音情绪特征的均方差之间的绝对差值作为所述语音情绪变化幅度。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于好心情健康产业集团有限公司,未经好心情健康产业集团有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111011083.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top