[發(fā)明專利]智能會議角色分類的方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202010136440.5
• 申請日: 2020-03-02
• 公開（公告）號: CN111462758A
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 熊瑋
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G10L17/02
• 分類號: G10L17/02;G10L17/08;G10L17/00
• 代理公司: 北京市京大律師事務(wù)所 11321
• 代理人: 劉挽瀾

1.一種智能會議角色分類的方法，其特征在于，包括：

獲取會議音頻數(shù)據(jù)，并對所述會議音頻數(shù)據(jù)進行分割獲得多個候選音頻數(shù)據(jù)，所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中的每個候選音頻數(shù)據(jù)對應(yīng)包括一個編號；

對所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中的每個候選音頻數(shù)據(jù)分別進行斷點識別，獲得目標(biāo)時間節(jié)點；

根據(jù)所述目標(biāo)時間節(jié)點從所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中截取預(yù)設(shè)時段的第一音頻數(shù)據(jù)和第二音頻數(shù)據(jù)；

分別對所述第一音頻數(shù)據(jù)和所述第二音頻數(shù)據(jù)進行特征參數(shù)提取，獲得第一特征參數(shù)和第二特征參數(shù)；

將所述第一特征參數(shù)和所述第二特征參數(shù)進行說話人對比分析，獲得目標(biāo)特征參數(shù)；

根據(jù)預(yù)置的角色數(shù)據(jù)庫和所述編號確定所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的目標(biāo)角色。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能會議角色分類的方法，其特征在于，所述對所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中的每個候選音頻數(shù)據(jù)分別進行斷點識別，獲得目標(biāo)時間節(jié)點，包括：

分別對所述每個候選音頻數(shù)據(jù)進行重要點檢測，獲得分段數(shù)量；

根據(jù)所述分段數(shù)量對所述多個候選音頻數(shù)據(jù)進行分段，得到分段數(shù)據(jù)，并獲取所述分段數(shù)據(jù)對應(yīng)的音頻曲線的轉(zhuǎn)折點；

獲取所述轉(zhuǎn)折點的左側(cè)相鄰點和右側(cè)相鄰點；

根據(jù)所述轉(zhuǎn)折點計算第一斜率和第二斜率，所述第一斜率為所述轉(zhuǎn)折點與所述左側(cè)相鄰點連線的斜率，所述第二斜率為所述轉(zhuǎn)折點與所述右側(cè)相鄰點連線的斜率；

計算所述第一斜率與所述第二斜率的差值；

將所述差值大于第一預(yù)設(shè)閾值的轉(zhuǎn)折點作為所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中的目標(biāo)時間節(jié)點。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能會議角色分類的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)時間節(jié)點從所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中截取預(yù)設(shè)時段的第一音頻數(shù)據(jù)和第二音頻數(shù)據(jù)，包括：

將所述目標(biāo)時間節(jié)點作為末端時間點，根據(jù)所述末端時間點從所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中截取預(yù)設(shè)時段的第一音頻數(shù)據(jù)；

將所述目標(biāo)時間節(jié)點作為始發(fā)時間點，根據(jù)所述始發(fā)時間點從所述多個候選音頻數(shù)據(jù)中截取預(yù)設(shè)時段的第二音頻數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能會議角色分類的方法，其特征在于，所述將所述第一特征參數(shù)和所述第二特征參數(shù)進行說話人對比分析，獲得目標(biāo)特征參數(shù)，包括：

對所述第一特征參數(shù)和所述第二特征參數(shù)進行時間序列相似度的對比分析，得到初始特征參數(shù)，所述初始特征參數(shù)包括所述第一特征參數(shù)和/或所述第二特征參數(shù)；

獲取候選對比特征參數(shù)，所述候選對比特征參數(shù)對應(yīng)的時間節(jié)點大于所述目標(biāo)時間節(jié)點；

計算所述候選對比特征參數(shù)與所述初始特征參數(shù)之間的相似度，獲得對比特征參數(shù)，所述對比特征參數(shù)為相似度大于第二預(yù)設(shè)閾值的候選對比特征參數(shù)；

對所述對比特征參數(shù)和所述初始特征參數(shù)進行說話人識別處理，得到目標(biāo)特征參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能會議角色分類的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)置的角色數(shù)據(jù)庫和所述編號確定所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的目標(biāo)角色，包括：

將所述目標(biāo)特征參數(shù)在預(yù)置的角色數(shù)據(jù)庫中進行角色匹配；

若在所述角色數(shù)據(jù)庫中匹配到所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的角色，則將匹配到的所述角色作為目標(biāo)角色；

若在所述角色數(shù)據(jù)庫中匹配不到所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的角色，則獲取所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的候選音頻數(shù)據(jù)的編號，將獲取到的所述編號所對應(yīng)的角色作為與所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的目標(biāo)角色。

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項所述的智能會議角色分類的方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)置的角色數(shù)據(jù)庫和所述編號確定所述目標(biāo)特征參數(shù)對應(yīng)的目標(biāo)角色之后，還包括：

獲取所述目標(biāo)角色對應(yīng)的編號，并根據(jù)所述目標(biāo)角色對應(yīng)的編號更新所述角色數(shù)據(jù)庫，以及將所述目標(biāo)角色對應(yīng)的所述候選音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文字形式，得到會議記錄角色信息。