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基于人工智能的情感识别方法、装置、计算机设备及介质与流程

2026-01-28 16:20:07 470次浏览

技术特征:

1.一种基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,包括下述步骤:

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,所述基于所述语音样本数据对所述教师模型进行训练,获取所述教师模型中的联合嵌入与训练输出的步骤,具体包括:

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,所述基于所述训练输出生成与所述教师模型对应的第一损失的步骤,具体包括:

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,所述基于所述训练输出与所述情感标签生成一致性相关系数的步骤,具体包括:

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,所述基于所述语音样本数据对所述学生模型进行训练,获取所述学生模型中的指定语音嵌入的步骤,具体包括:

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,所述基于所述第一损失与所述第二损失生成综合损失的步骤,具体包括:

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的情感识别方法,其特征在于,在所述基于所述综合损失对所述学生模型进行优化处理,得到对应的目标情感识别模型的步骤之后,还包括:

8.一种基于人工智能的情感识别装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的情感识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的情感识别方法的步骤。


技术总结
本申请属于人工智能领域与金融科技领域,涉及一种基于人工智能的情感识别方法,包括:调用教师模型与学生模型;基于获取的语音样本数据对教师模型进行训练,获取联合嵌入与训练输出,并基于训练输出生成教师模型的第一损失;基于语音样本数据对学生模型进行训练,获取指定语音嵌入;基于联合嵌入与语音嵌入生成学生模型的第二损失;基于第一损失与第二损失生成综合损失;基于综合损失对学生模型进行优化得到目标情感识别模型;基于目标情感识别模型对目标语音数据进行情感识别处理。本申请还提供一种基于人工智能的情感识别装置、计算机设备及存储介质。此外,情感识别结果可存储于区块链中。本申请能有效提高语音情感识别处理的效率与准确率。

技术研发人员:张旭龙,王健宗,程宁,孙一夫
受保护的技术使用者:平安科技(深圳)有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/12/5
文档序号 : 【 40237110 】

技术研发人员:张旭龙,王健宗,程宁,孙一夫
技术所有人:平安科技(深圳)有限公司

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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张旭龙王健宗程宁孙一夫平安科技(深圳)有限公司
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