[发明专利]一种基于语音识别的辅助面试方法及系统

权利要求书

1.一种基于语音识别的辅助面试方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取面试者的多条语音信息；

将各条语音信息分别进行特征提取，生成多个语音特征参数；

将各个语音特征参数分别输入到预置的情感识别模型中，生成多个情感识别结果；

将多个情感识别结果输入到预置的性格模型中，生成面试者的性格结果；

获取并根据面试者的面试岗位信息在预置的岗位性格池中提取对应的岗位性格；

将面试者的性格结果与对应的岗位性格进行匹配，生成匹配结果；

根据匹配结果生成面试者的面试辅助报告。

2.根据权利要求1所述的基于语音识别的辅助面试方法，其特征在于，所述获取面试者的多条语音信息的步骤包括以下步骤：

获取面试过程的语音信息；

将面试过程的语音信息进行语音降噪处理，得到优化的语音信息；

将优化的语音信息进行语音识别，生成面试者的多条语音信息。

3.根据权利要求1所述的基于语音识别的辅助面试方法，其特征在于，所述将各条语音信息分别进行特征提取，生成多个语音特征参数的步骤还包括以下步骤：

将各条语音信息分别进行频谱特征提取，生成多个频谱特征；

分别提取各个频谱特征中的梅尔倒谱系数作为多个语音特征参数。

4.根据权利要求1所述的基于语音识别的辅助面试方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取样本语音信息；

将样本语音信息进行特征提取，生成样本语音特征参数；

根据样本语音特征参数采用卷积神经网络算法对样本语音特征参数进行训练，生成第一训练结果；

根据第一训练结果采用LSTM神经网络算法对第一训练结果进行训练，生成第二训练结果，以形成情感识别模型。

5.根据权利要求1所述的基于语音识别的辅助面试方法，其特征在于，所述将多个情感识别结果输入到预置的性格模型中，生成面试者的性格结果还包括以下步骤：

将多个情感识别结果分别带入预置的性格模型中，得到多个人格结果；

将多个人格结果按照大五人格理论的分类进行统计，得到统计结果并作为面试者的性格结果。

6.一种基于语音识别的辅助面试系统，其特征在于，包括：

语音获取模块，用于获取面试者的多条语音信息；

特征提取模块，用于将各条语音信息分别进行特征提取，生成多个语音特征参数；

情感识别模块，用于将各个语音特征参数分别输入到预置的情感识别模型中，生成多个情感识别结果；

性格预测模块，用于将多个情感识别结果输入到预置的性格模型中，生成面试者的性格结果；

岗位性格提取模块，用于获取并根据面试者的面试岗位信息在预置的岗位性格池中提取对应的岗位性格；

匹配模块，用于将面试者的性格结果与对应的岗位性格进行匹配，生成匹配结果；

辅助报告生成模块，用于根据匹配结果生成面试者的面试辅助报告。

7.根据权利要求6所述的基于语音识别的辅助面试系统，其特征在于，所述语音获取模块包括：

第一语音获取单元：用于获取面试过程的语音信息；

降噪处理单元：用于将面试过程的语音信息进行语音降噪处理，得到优化的语音信息；

语音识别单元，用于将优化的语音信息进行语音识别，生成面试者的多条语音信息。

8.根据权利要求6所述的基于语音识别的辅助面试系统，其特征在于，所述特征提取模块包括：

频谱特征提取单元，用于将各条语音信息分别进行频谱特征提取，生成多个频谱特征；

语音特征参数单元，用于分别提取各个频谱特征中的梅尔倒谱系数作为多个语音特征参数。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。