[发明专利]识别情绪的方法、训练情绪识别模型的方法、装置及设备

说明书

本公开提供了一种识别情绪的方法，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习领域。具体实现方案为：获取目标数据的第一内容特征和第一音频特征；将第一内容特征输入第一特征提取模型，得到第二内容特征；将第一音频特征输入第一特征提取模型，得到第二音频特征；以及根据第二内容特征和第二音频特征，识别与目标数据对应的目标对象的情绪。本公开还提供了一种训练情绪识别模型的方法、装置、电子设备和存储介质。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术。更具体地，本公开提供了一种识别情绪的方法、训练情绪识别模型的方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

语音是人类交流中情感的重要载体。人们在不同情绪状态下的语言表达方式有所不同。例如，内容相同的语句附带不同的情绪，可以表达出完全不同的含义。

发明内容

本公开提供了一种识别情绪的方法、训练情绪识别模型的方法、装置、设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种识别情绪的方法，该方法包括：获取目标数据的第一内容特征和第一音频特征；将上述第一内容特征输入第一特征提取模型，得到第二内容特征；将上述第一音频特征输入第一特征提取模型，得到第二音频特征；以及根据上述第二内容特征和上述第二音频特征，识别与目标数据对应的目标对象的情绪。

根据第二方面，提供了一种训练情绪识别模型的方法，上述情绪识别模型包括第一特征提取模型，该方法包括：获取样本数据的第一内容特征和第一音频特征；将上述第一内容特征输入第一特征提取模型，得到第二内容特征；将上述第一音频特征输入第一特征提取模型，得到第二音频特征；根据上述第二内容特征和上述第二音频特征，识别与上述样本数据对应的样本对象的情绪；根据上述样本对象的情绪和上述样本数据的标签，得到损失值；以及根据上述损失值，训练上述情绪识别模型。

根据第三方面，提供了一种识别情绪的装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取目标数据的第一内容特征和第一音频特征；第一获得模块，用于将上述第一内容特征输入第一特征提取模型，得到第二内容特征；第二获得模块，用于将上述第一音频特征输入第一特征提取模型，得到第二音频特征；以及第一识别模块，用于根据上述第二内容特征和上述第二音频特征，识别与目标数据对应的目标对象的情绪。

根据第四方面，提供了一种训练情绪识别模型的装置，上述情绪识别模型包括第一特征提取模型，该装置包括：第二获取模块，用于获取样本数据的第一内容特征和第一音频特征；第三获得模块，用于将上述第一内容特征输入第一特征提取模型，得到第二内容特征；第四获得模块，用于将上述第一音频特征输入第一特征提取模型，得到第二音频特征；第二识别模块，用于根据上述第二内容特征和上述第二音频特征，识别与上述样本数据对应的样本对象的情绪；第五获得模块，用于根据上述样本对象的情绪和上述样本数据的标签，得到损失值；以及训练模块，用于根据上述损失值，训练上述情绪识别模型。

根据第五方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行根据本公开提供的方法。

根据第六方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行根据本公开提供的方法。

根据第七方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开提供的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开一个实施例的识别情绪的方法的流程图；