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【发明公布】语音情绪识别模型训练方法、语音情绪识别方法及装置_中移(上海)信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司_201911401964.6 

申请/专利权人:中移(上海)信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司

申请日:2019-12-30

公开(公告)日:2021-07-16

公开(公告)号:CN113129926A

主分类号:G10L25/63(20130101)

分类号:G10L25/63(20130101);G10L25/03(20130101);G10L25/30(20130101)

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要:本发明公开了一种语音情绪识别模型训练方法、语音情绪识别方法及装置,具体包括:获取多个语音信息样本;分别对多个语音信息样本进行预处理,生成多个音频信息样本;分别对多个音频信息样本进行特征提取,得到多个音频信息样本的情绪特征数据样本;将多个情绪特征数据样本输入到待训练的语音情绪识别模型,对待训练的语音情绪识别模型进行迭代训练,语音情绪识别模型的网络框架是按预设系数对基准网络框架扩张调整确定,基准网络框架的参数数量小于语音情绪识别模型的网络框架的参数数量;当训练满足预设的训练条件时,将训练后的语音情绪识别模型作为目标语音情绪识别模型。根据本发明实施例,可以降低网络设计的困难,提高网络运算效率。

主权项:1.一种语音情绪识别模型训练方法,其特征在于,包括:获取多个语音信息样本;分别对多个所述语音信息样本进行预处理,生成多个音频信息样本;分别对多个所述音频信息样本进行特征提取,得到多个所述音频信息样本的情绪特征数据样本;将多个所述情绪特征数据样本输入到待训练的语音情绪识别模型,对所述待训练的语音情绪识别模型进行迭代训练,其中,所述语音情绪识别模型的网络框架是按预设系数对基准网络框架扩张调整确定,所述基准网络框架的参数数量小于所述语音情绪识别模型的网络框架的参数数量;当所述训练满足预设的训练条件时,将训练后的语音情绪识别模型作为目标语音情绪识别模型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中移(上海)信息通信科技有限公司;中国移动通信集团有限公司 语音情绪识别模型训练方法、语音情绪识别方法及装置

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