买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：重庆工程职业技术学院

摘要：本发明涉及通信检测技术领域，公开了一种智能言语误导防范方法，包括：S1：监控终端获取用户通话音频数据，监控终端将用户通话音频数字化，且将数字化的用户通话音频上传至监控平台；S2：监控平台接收数字化后的用户通话音频与建立的心理特征数据库进行语言心理分析获得各个心理特征词的特征值，将这些特征值输入神经网络模型中进行分析判断，分析结果判断出该通话音频数据疑似言语误导，则生成言语误导预警信号。本发明基于心理特征的检测识别系统具有更好的识别效果，具有更高的识别准确率。

主权项：1.一种智能言语误导防范方法，其特征在于，包括：S1：监控终端获取用户通话音频数据，监控终端将用户通话音频数字化，且将数字化的用户通话音频上传至监控平台；S2：监控平台接收数字化后的用户通话音频进行语言心理分析，获取金钱词、介系词、连接词、认知历程词、洞察词、因果词、暂定词、确切词、排除词、填充缀词、超过6字的字词这11个心理特征词的特征值，将这些特征值输入神经网络模型中进行分析判断，分析结果判断出该通话音频数据存在言语误导，则生成言语误导预警信号；其中，所述神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层；输入层为的输入元素即为各个心理特征词的特征值S＝{S1,S2,……,Sn}，即输入层有11个神经元；隐含层用于完成对心理特征词的特征值S的综合评价，令隐含层的输出为Oj，其中，计算公式为Oj为第j个隐含层神经元的输出值；Wj为第j个隐含层神经元的权重，Si为第i个心理特征词的特征值；输出层由一个神经元构成，输出结果为疑似言语误导和非言语误导两个结果，Oj为第j个隐含层神经元的输出值；m为神经元的个数；Si为第i个心理特征词的值；由神经网络模型预测当前状态的言语误导识别情况，从实际通话数据中采集，获得训练数据， 训练神经网络模型中，使用BP算法将误差反向传播，计算误差的公式为： Wk为第k个训练数据；e为输出误差；η为学习效率，取值范围为0～1之间；α为动量因子，取值接近1；不断迭代此公式，直到e小于0.1后，停止迭代；输出层由一个神经元构成，输出结果为疑似言语误导和非言语误导两个结果；定义0为非言语误导，1为言语误导，由于神经网络模型的输出值并不会恰好等于0或者1，因此要对输出值进行调整；对神经网络模型的输出值进行四舍五入取整，进行言语误导识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆工程职业技术学院 一种智能言语误导防范方法以及系统