[發明專利]語音聊天機器人職位面試系統中的情感識別

有效

• 申請號: 202011243691.X
• 申請日: 2020-11-10
• 公開（公告）號: CN112435689B
• 公開（公告）日: 2021-08-17
• 發明（設計）人: 黃宏燦;李明樺
• 申請（專利權）人: 羅科仕管理顧問有限公司
• 主分類號: G10L25/63
• 分類號: G10L25/63;G10L25/30;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 北京知帆遠景知識產權代理有限公司 11890
• 代理人: 蘇志蓮

1.一種語音情感識別方法，包括：

由具有與至少一個存儲器單元耦接的一個或多個處理器的計算機系統基于一個或多個選擇準則從題庫中選擇第一問題；

由所述計算機系統獲得針對所述第一問題的第一回答的音頻剪輯的情緒分類器，其中所述情緒分類器是從由所述音頻剪輯的卷積神經網絡(CNN)模型分析產生的情感分類器導出的；

由所述計算機系統通過使用遞歸神經網絡(RNN)模型分析針對所述第一問題的第一回答的音頻剪輯來獲得針對所述第一問題的評估結果；以及

基于所述情緒分類器和所述評估結果生成針對所述第一問題的第一情感響應結果，其中所述第一情感響應結果呈現針對所述評估結果的采樣經驗因子。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述情感分類器選自包括憤怒的情感、激動的情感、沮喪的情感、快樂的情感、中性的情感、悲傷的情感和驚訝的情感在內的情感群組，以及所述情緒分類器選自包括極端積極、積極、中性、消極、極端消極和驚訝在內的情緒群組。

3.根據權利要求2所述的方法，其中所述情緒分類器被映射到所述情感分類器。

4.根據權利要求1所述的方法，其中所述第一問題是個人特質問題，以及針對個人特質問題的所述第一回答標識一個或多個個人特質。

5.根據權利要求4所述的方法，其中所述個人特質問題的評估結果針對由所述第一問題所標識的一個或多個個人特質在縮放基礎上揭示積極或消極的傾向。

6.根據權利要求5所述的方法，其中當所述情緒分類器指示積極、極端積極、消極或極端消極的結果時，所述情緒分類器更改所述評估結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其中所述第一問題是技術問題，以及針對技術問題的所述第一回答在縮放基礎上標識一個或多個技術技能。

8.根據權利要求7所述的方法，其中所述情緒分類器用作針對所述評估結果的參考因子，其中當所述情緒分類器指示極端消極、消極或中性的結果時，針對所述第一問題的評估結果是正確的，針對所述第一問題的所述第一情感響應結果指示所述第一問題是技能水平以下的問題。

9.根據權利要求1所述的方法，還包括：從所述題庫中選擇第二問題，其中選擇準則基于所述第一情感響應結果。

10.根據權利要求1所述的方法，還包括：使用語音聊天機器人呈現所述第一問題。

11.根據權利要求10所述的方法，其中所述語音聊天機器人的聲音是基于一個或多個動態配置的調整因子可調整的。

12.根據權利要求11所述的方法，還包括從所述題庫中選擇第二問題，其中所述一個或多個動態配置的調整因子之一是所述第一情感響應結果。

13.一種語音情感識別裝置，包括：

網絡接口，所述網絡接口將所述裝置連接到通信網絡；

存儲器；以及

一個或多個處理器，所述一個或多個處理器耦接到一個或多個存儲器單元，所述一個或多個處理器被配置為：

基于一個或多個選擇準則從題庫中選擇第一問題；

獲得針對所述第一問題的第一回答的音頻剪輯的情緒分類器，其中，所述情緒分類器是從由所述音頻剪輯的卷積神經網絡(CNN)模型分析產生的情感分類器導出的；

通過使用遞歸神經網絡(RNN)模型分析針對所述第一問題的第一回答的音頻剪輯來獲得針對所述第一問題的評估結果；以及

基于所述情緒分類器和所述評估結果生成針對所述第一問題的第一情感響應結果，其中所述第一情感響應結果呈現針對所述評估結果的采樣經驗因子。