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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江連信科技有限公司申請的專利用于在人機(jī)對話中識別用戶情緒的方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114582373B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210215326.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L25/63；該發(fā)明授權(quán)用于在人機(jī)對話中識別用戶情緒的方法及裝置是由徐濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于在人機(jī)對話中識別用戶情緒的方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開的實(shí)施例提供一種用于在人機(jī)對話中識別用戶情緒的方法和裝置。該方法包括：獲取第一語音數(shù)據(jù)，其中，第一語音數(shù)據(jù)為用戶在本輪的語音數(shù)據(jù)；從第一語音數(shù)據(jù)中提取表征情緒的第一音頻特征和表征情緒的第一文本特征；獲取第二文本特征和第二音頻特征中的至少一個(gè)，其中，第二文本特征為用戶在前N輪中的各輪中的文本特征的加權(quán)和，第二音頻特征為用戶在前N輪中的各輪中的音頻特征的加權(quán)和，其中，N為正整數(shù)；將第一音頻特征、第一文本特征、以及第二文本特征和第二音頻特征中的至少一個(gè)拼接成拼接特征；以及通過經(jīng)訓(xùn)練的多模態(tài)模型基于拼接特征來識別用戶在本輪的第一情緒。

本發(fā)明授權(quán)用于在人機(jī)對話中識別用戶情緒的方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于在人機(jī)對話中識別用戶情緒的方法，包括： 獲取第一語音數(shù)據(jù)，其中，所述第一語音數(shù)據(jù)為用戶在本輪的語音數(shù)據(jù)； 從所述第一語音數(shù)據(jù)中提取表征情緒的第一音頻特征和表征情緒的第一文本特征； 通過多模態(tài)特征提取器來同時(shí)提取第一語音數(shù)據(jù)中表征情緒的第一音頻特征和表征情緒的第一文本特征；通過音頻特征提取器來提取第一語音數(shù)據(jù)中表征情緒的第一音頻特征,第一音頻特征至少包括從基本頻率曲線提取的梅爾頻率倒譜系數(shù)特征和從短時(shí)平均值幅度曲線提取的幅度擾動參數(shù)； 獲取第二文本特征和第二音頻特征中的至少一個(gè)，其中，所述第二文本特征為所述用戶在前N輪中的各輪中表征情緒的文本特征的加權(quán)和，所述第二音頻特征為所述用戶在所述前N輪中的各輪中表征情緒的音頻特征的加權(quán)和，其中，N為正整數(shù)； 將所述第一音頻特征、所述第一文本特征、以及所述第二文本特征和所述第二音頻特征中的所述至少一個(gè)拼接成拼接特征；以及 通過經(jīng)訓(xùn)練的多模態(tài)模型基于所述拼接特征來識別所述用戶在本輪的第一情緒； 獲取用戶在前N輪中的各輪中的多個(gè)第二情緒，第二情緒為用于表示用戶的歷史情緒；確定多個(gè)第二情緒的情緒類別與用戶在本輪的第一情緒的情緒類別是否相同， 如果多個(gè)第二情緒的情緒類別與用戶在本輪的第一情緒的情緒類別不相同，得到用戶情緒轉(zhuǎn)變太快的判斷數(shù)據(jù)，得到用戶第二情緒不適合調(diào)整用戶第一情緒的數(shù)據(jù)，結(jié)束情緒預(yù)測； 如果多個(gè)第二情緒的情緒類別與用戶在本輪的第一情緒的情緒類別相同，根據(jù)多個(gè)第二情緒的情緒強(qiáng)度等級確定情緒強(qiáng)度等級變化曲線；判斷確定的情緒強(qiáng)度等級變化曲線是否與預(yù)設(shè)的多個(gè)情緒強(qiáng)度等級變化曲線中的一個(gè)相同， 如果所確定的情緒強(qiáng)度等級變化曲線與預(yù)設(shè)的多個(gè)情緒強(qiáng)度等級變化曲線中的一個(gè)相同；根據(jù)所確定的情緒強(qiáng)度等級變化曲線來預(yù)測用戶在本輪的情緒強(qiáng)度； 如果所確定的情緒強(qiáng)度等級變化曲線與預(yù)設(shè)的多個(gè)情緒強(qiáng)度等級變化曲線均不相同，結(jié)束情緒預(yù)測。

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