[發明專利]情緒宣泄模式的確定方法、裝置、終端設備和存儲介質有效
| 申請號: | 201710311544.3 | 申請日: | 2017-05-05 |
| 公開(公告)號: | CN107195312B | 公開(公告)日: | 2020-03-27 |
| 發明(設計)人: | 陳偉芳;陳又圣 | 申請(專利權)人: | 深圳信息職業技術學院 |
| 主分類號: | G10L25/63 | 分類號: | G10L25/63;G10L25/21;G10L25/03;G10L25/54 |
| 代理公司: | 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414 | 代理人: | 張全文 |
| 地址: | 518029 廣東*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 情緒 宣泄 模式 確定 方法 裝置 終端設備 存儲 介質 | ||
1.一種情緒宣泄模式的確定方法,其特征在于,包括:
獲取目標用戶輸入的語音信號;
將所述語音信號劃分為兩個以上的語音信號段;
分別提取各個所述語音信號段的預設類型的特征參數;
歸一化各個所述語音信號段的特征參數;
將各個所述語音信號段的歸一化后的特征參數分別構建成各個所述語音信號段對應的特征向量,每個所述語音信號段對應一個特征向量;
采用聚類算法對各個所述語音信號段對應的特征向量進行聚類運算,確定各個所述特征向量聚類后所對應的簇,所述簇與預設的情緒宣泄模式一一對應;
根據各個所述特征向量聚類后所對應的簇確定所述目標用戶對應的情緒宣泄模式;
其中,所述分別提取各個所述語音信號段的預設類型的特征參數包括分別提取各個所述語音信號段的平均幅度、靜音比和基頻擬合斜率,所述采用聚類算法對各個所述語音信號段對應的特征向量進行聚類運算所采取的初始聚類中心通過以下步驟確定:
分別將各個所述語音信號段的歸一化后的平均幅度、靜音比和基頻擬合斜率按照預設的加權系數進行累加,得到各個所述語音信號段的基準系數值;
將各個所述語音信號段的基準系數值所落入的閾值區間分別確定為各個所述語音信號段對應的閾值區間,所述閾值區間包括兩個以上預設的連續數值區間;
分別計算各個所述閾值區間中每個閾值區間對應的所有語音信號段的特征向量之間的質心坐標值;
將計算得到的各個所述質心坐標值分別確定為各個所述初始聚類中心。
2.如權利要求1所述的情緒宣泄模式的確定方法,其特征在于,所述采用聚類算法對各個所述語音信號段對應的特征向量進行聚類運算包括:
利用改進的曼哈坦距離公式計算各個所述特征向量中每個特征向量和各個所述初始聚類中心中每個初始聚類中心兩兩之間的距離,所述改進的曼哈坦距離公式為傳統曼哈坦距離公式的平方;
將與所述每個特征向量的距離最小的初始聚類中心確定為所述每個特征向量對應的初始聚類中心;
分別計算各個所述初始聚類中心中每個初始聚類中心對應的所有特征向量之間的質心坐標值;
將各個所述初始聚類中心中每個初始聚類中心對應的所有特征向量之間的質心坐標值確定為所述聚類運算的新聚類中心;
重復利用所述改進的曼哈坦距離公式分別計算各個所述特征向量和各個所述新聚類中心之間的距離,迭代直至所述聚類過程收斂;
當所述聚類過程收斂時,確定各個所述特征向量聚類后所對應的簇。
3.如權利要求1所述的情緒宣泄模式的確定方法,其特征在于,所述分別提取各個所述語音信號段的預設類型的特征參數包括分別提取各個所述語音信號段的基頻擬合斜率,所述分別提取各個所述語音信號段的基頻擬合斜率包括:
按照各個所述語音信號段的短時能量值是否大于預設的能量閾值將各個所述語音信號段分別劃分為一個以上的信號幀,所述信號幀為各個所述語音信號段中短時能量值大于所述能量閾值的信號段;
利用短時幅度差方法分別計算各個所述信號幀的第一基頻值;
利用倒譜方法分別計算各個所述信號幀的第二基頻值;
將各個所述信號幀的第一基頻值和第二基頻值分別按照預設的加權系數累加,得到各個所述信號幀的目標基頻值;
將各個所述語音信號段對應的所有信號幀的目標基頻值按照第一順序排列組成各個所述語音信號段的目標基頻序列,所述第一順序為所述所有信號幀中的各個信號幀在各個所述語音信號段中的排列順序;
將各個所述語音信號段的目標基頻序列分別劃分為前基頻序列和后基頻序列;
利用最小均方誤差準則分別對各個所述語音信號段的前基頻序列和后基頻序列作直線擬合,得到各個所述語音信號段的第一擬合直線和第二擬合直線;
分別計算各個所述語音信號段的第一擬合直線和第二擬合直線的斜率作為各個所述語音信號段的基頻擬合斜率。
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