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申请/专利权人：麦乐峰(厦门)智能科技有限公司
摘要：本发明涉及智能识别技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的情绪识别方法。所述方法包括以下步骤：对目标对象进行多组情绪代表人脸图像采集，得到多组情绪代表人脸图像，其中，每组情绪代表人脸图像对应一种特定情绪状态；基于多组情绪代表人脸图像对目标对象进行面部神经功能评估，得到面神经活动状态数据，其中，面神经活动状态数据为无面神经麻痹、完全性面神经麻痹、单侧面神经麻痹与部分面神经麻痹中任意一种；根据面神经活动状态数据对目标对象进行情感语音采样，得到多组情绪代表音频数据，其中，每组情绪代表音频数据对应一种特定情绪状态。本发明提高了情绪识别结果的高可靠性。
主权项：1.一种基于人工智能的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对目标对象进行多组情绪代表人脸图像采集，得到多组情绪代表人脸图像，其中，每组情绪代表人脸图像对应一种特定情绪状态；步骤S2：基于多组情绪代表人脸图像对目标对象进行面部神经功能评估，得到面神经活动状态数据，其中，面神经活动状态数据为无面神经麻痹、完全性面神经麻痹、单侧面神经麻痹与部分面神经麻痹中任意一种；步骤S3：根据面神经活动状态数据对目标对象进行情感语音采样，得到多组情绪代表音频数据，其中，每组情绪代表音频数据对应一种特定情绪状态；步骤S4：根据面神经活动状态数据基于多组情绪代表人脸图像与多组情绪代表音频数据分别对目标对象进行视觉情绪神经网络训练和听觉情绪神经网络训练，得到视觉情绪识别模型与听觉情绪识别模型；步骤S5：若面神经活动状态数据为完全性面神经麻痹，则对目标对象进行实时语音采集，得到待识别音频数据；根据待识别音频数据通过利用听觉情绪识别模型对目标对象进行情绪状态推断，得到最终情绪识别结果数据；步骤S6：若面神经活动状态数据为无面神经麻痹、单侧面神经麻痹与部分面神经麻痹中任意一种，则对目标对象进行实时语音采集和表情图像捕捉，得到待识别语音时序数据与待识别面部图像；分别利用视觉情绪识别模型与听觉情绪识别模型对待识别面部图像与待识别语音时序数据进行情绪分析，并进行多模态情绪融合，得到最终情绪识别结果数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 麦乐峰(厦门)智能科技有限公司 一种基于人工智能的情绪识别方法
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