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申请/专利权人：香港应用科技研究院有限公司
申请日：2021-08-25
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN113853651B
主分类号：G10L25/63
分类号：G10L25/63;G10L25/27
优先权：["20210816 US 17/402,643"]
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.01.14#实质审查的生效;2021.12.28#公开
摘要：一种在持续自我更新和可重训练的ASER机器学习模型下训练语音‑情感识别分类器的方法，其中训练数据通过以下方式产生：获取人类语音源的话语；在情感评估和评级过程中对话语进行归一化处理；提取话语特征；通过对特征属性进行标记、标签和加权，来量化提取特征的特征属性，其值在可测量的尺度下分配；在特征属性散列过程中对量化的特征属性进行散列，得到用于创建特征向量空间的散列值。运行时语音‑情感识别包括：提取话语特征；训练识别分类器识别话语单元的情感和强度等级；并通过将识别的情感和强度等级、以及量化的提取特征属性按各自权重进行融合，计算出话语的量化情感状态。
主权项：1.一种用于训练语音-情感识别分类器的计算机实施方法，包括：生成用于训练语音-情感识别分类器的训练数据；用所述训练数据训练所述语音-情感识别分类器；其中所述训练数据的生成包括：通过语音接收器获得人类语音源输入数据流的音频信号；在情感评估和评级过程中，由语音-情感识别训练器处理所述音频信号及其相关文本；在情感状态评级归一化过程中，由所述语音-情感识别训练器对所述情感评估和评级过程的结果进行归一化；在特征提取过程中，由特征提取器提取所述音频信号的特征；在特征属性量化过程中，由所述特征提取器对所述提取的特征的一个或多个特征属性，通过标记、标签和加权所述特征属性来进行量化，并在可测量的尺度下分配其值；以及在特征属性散列过程中，由所述特征提取器对所述量化的特征属性进行散列处理，得到所述量化的特征属性的散列值；其中，所述训练数据包括所述情感评估和评级过程的归一化结果、所述提取的特征、所述量化的特征属性、和所述量化的特征属性的散列值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港应用科技研究院有限公司 用量化的情感状态进行语音-情感识别的装置和方法
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