[发明专利]情感识别模型的训练方法、情感识别方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910145605.2 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109817246B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 刘博卿;贾雪丽;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/30;G10L15/06;G10L25/45;G10L25/24 |
| 代理公司： | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人： | 何姣 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及智能决策领域，基于深度学习训练情感识别模型。具体公开了一种情感识别模型的训练方法、情感识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取用户的语音信息以及对应的数据标签；根据语音信息以及对应的数据标签构建样本数据；根据预设处理规则对样本数据中的语音信息进行预处理以得到对应的频谱向量；提取预设的循环神经网络，循环神经网络包括注意力机制，注意力机制用于加强语音信息中的部分区域；基于循环神经网络，根据语音信息对应的频谱向量和数据标签进行模型训练以得到情感识别模型。该方法可以提高情感识别模型的可泛化性，提高模型识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 情感 识别 模型 训练 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种情感识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取用户的语音信息以及所述语音信息对应的数据标签；根据所述语音信息以及对应的数据标签构建样本数据；根据预设处理规则对所述样本数据中的语音信息进行预处理以得到对应的频谱向量；提取预设的循环神经网络，所述循环神经网络包括注意力机制，所述注意力机制用于加强所述语音信息中的部分区域；基于所述循环神经网络，根据所述语音信息对应的频谱向量和数据标签进行模型训练以得到情感识别模型。
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