本發(fā)明涉及語音分析，并且更具體地，涉及一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)如今，客戶中心包含大量客戶信息和客戶資料，如何從海量的數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確查找對(duì)應(yīng)的客戶成為棘手的問題，因此可以將海量用戶信息進(jìn)行處理，生成生動(dòng)的用戶畫像，但是如何將一個(gè)生硬的客戶資料，形成一個(gè)比較生動(dòng)的客戶人物性格畫像，使對(duì)接的業(yè)務(wù)人員在與客戶溝通中能輕松把握客戶性格與喜好，成為亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的方法及裝置。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的方法，包括：

3、提取已知人員的音頻數(shù)據(jù)的特征信息，根據(jù)特征信息生成語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池；

4、根據(jù)已知人員的性格特征對(duì)語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的每個(gè)特征信息進(jìn)行性格標(biāo)定；

5、提取待分析音頻數(shù)據(jù)池中每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息；

6、將每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息與語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的特征信息進(jìn)行匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息的性格類別；

7、根據(jù)每個(gè)用戶音頻的性格類別，生成待分析音頻數(shù)據(jù)池中每個(gè)用戶音頻的人物性格畫像。

8、可選地，提取已知人員的音頻數(shù)據(jù)的特征信息，包括：

9、將已知人員的音頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為音頻信號(hào)；

10、利用盲源分離法將音頻信號(hào)進(jìn)行人聲和背景聲音分離，獲取音頻數(shù)據(jù)中的人聲；

11、提取人聲中的特征信息，其中特征信息包括：音調(diào)特征、音色特征、語速特征以及語氣特征。

12、可選地，提取人聲中的特征信息，包括：

13、利用梅爾譜方法從人聲中提取音色特征；

14、根據(jù)人聲中的頻率高低，確定音調(diào)特征；

15、根據(jù)人聲中的頻率速度，確定語速特征；

16、提取人聲中的感情色彩詞，確定語氣特征。

17、可選地，利用梅爾譜方法從人聲中提取音色，包括：

18、計(jì)算人聲的梅爾頻譜；

19、根據(jù)梅爾頻譜提取音色特征；

20、利用htm模型計(jì)算梅爾頻譜的htm特征，獲取音色特征的諧波結(jié)構(gòu)以及時(shí)域調(diào)制信息。

21、可選地，利用htm模型計(jì)算梅爾頻譜htm特征，獲取音色特征的諧波結(jié)構(gòu)以及時(shí)域調(diào)制信息，包括：

22、利用htm模型獲取梅爾頻譜每個(gè)輸入特征的激活狀態(tài)；

23、根據(jù)每個(gè)輸入特征的激活狀態(tài)，計(jì)算每個(gè)輸入特征的活躍度分?jǐn)?shù)；

24、對(duì)所有輸入特征的活躍度分?jǐn)?shù)進(jìn)行降序排列，并根據(jù)預(yù)設(shè)閾值，選取htm特征；

25、根據(jù)預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)的每個(gè)細(xì)胞連接的輸入特征的活躍度分?jǐn)?shù)，計(jì)算htm模型中每個(gè)細(xì)胞的總輸入信號(hào)值；

26、將總輸入信號(hào)值大于預(yù)設(shè)閾值的該細(xì)胞進(jìn)行激活；

27、將預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)活躍度分?jǐn)?shù)最高的細(xì)胞設(shè)置為活躍狀態(tài)；

28、根據(jù)激活狀態(tài)以及活躍狀態(tài)的細(xì)胞，確定梅爾頻譜的每個(gè)預(yù)設(shè)時(shí)間窗口內(nèi)的htm特征，獲取音色特征的諧波結(jié)構(gòu)以及時(shí)域調(diào)制信息。

29、可選地，其中激活狀態(tài)的計(jì)算公式為：

30、p(t)＝sigmoid(sum(w*x))

31、其中，p(t)表示激活輸入特征的概率，即激活狀態(tài)，w表示連接權(quán)重，x表示輸入特征的輸入信號(hào)值，sigmoid函數(shù)將輸入信號(hào)值映射到0和1之間；

32、活躍度分?jǐn)?shù)的計(jì)算公式為：

33、a(t)＝p(t)-k*avg(p)

34、其中a(t)表示輸入特征的活躍度分?jǐn)?shù)，k表示一個(gè)常數(shù)，avg(p)表示所有輸入特征的激活概率的均值；

35、細(xì)胞的總輸入信號(hào)值的計(jì)算公式為：

36、input(t)＝sum(a(t)*w)

37、其中input(t)表示細(xì)胞的輸入信號(hào)值，a(t)表示連接的輸入特征的活躍度得分，w表示連接權(quán)重。

38、可選地，將每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息與語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的特征信息進(jìn)行匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息的性格類別，包括：

39、計(jì)算每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息與語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中所有特征信息的相似度；

40、選取相似度最高的特征信息作為待識(shí)別特征信息的匹配結(jié)果；

41、根據(jù)匹配結(jié)果對(duì)應(yīng)的特征信息標(biāo)定的性格數(shù)據(jù)，確定每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息的性格類別。

42、根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的裝置，包括：

43、第一提取模塊，用于提取已知人員的音頻數(shù)據(jù)的特征信息，根據(jù)特征信息生成語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池；

44、標(biāo)定模塊，用于根據(jù)已知人員的性格特征對(duì)語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的每個(gè)特征信息進(jìn)行性格標(biāo)定；

45、第二提取模塊，用于提取待分析音頻數(shù)據(jù)池中每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息；

46、匹配模塊，用于將每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息與語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的特征信息進(jìn)行匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息的性格類別；

47、生成模塊，用于根據(jù)每個(gè)用戶音頻的性格類別，生成待分析音頻數(shù)據(jù)池中每個(gè)用戶音頻的人物性格畫像。

48、根據(jù)本發(fā)明的又一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行本發(fā)明上述任一方面所述的方法。

49、根據(jù)本發(fā)明的又一個(gè)方面，提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：處理器；用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；所述處理器，用于從所述存儲(chǔ)器中讀取所述可執(zhí)行指令，并執(zhí)行所述指令以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明上述任一方面所述的方法。

50、從而，本申請(qǐng)通過智能語音分析生成語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池，在通過對(duì)客戶的語音分析匹配對(duì)應(yīng)性格類別，生成人物性格畫像，輕松的完成了上萬客戶的人物性格畫像，銷售及業(yè)務(wù)人員在與客戶對(duì)話中，實(shí)現(xiàn)輕松把握對(duì)方人物性格的技術(shù)效果。

技術(shù)特征：

1.一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取已知人員的音頻數(shù)據(jù)的特征信息，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，提取人聲中的所述特征信息，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，利用梅爾譜方法從所述人聲中提取所述音色，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，利用htm模型計(jì)算所述梅爾頻譜htm特征，獲取所述音色特征的諧波結(jié)構(gòu)以及時(shí)域調(diào)制信息，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，其中所述激活狀態(tài)的計(jì)算公式為：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將每個(gè)用戶音頻的所述待識(shí)別特征信息與所述語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的所述特征信息進(jìn)行匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定每個(gè)用戶音頻的所述待識(shí)別特征信息的性格類別，包括：

8.一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的裝置，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序用于執(zhí)行上述權(quán)利要求1-7任一所述的方法。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于智能語音分析生成人物性格畫像的方法及裝置。其中，方法包括：提取已知人員的音頻數(shù)據(jù)的特征信息，根據(jù)特征信息生成語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池；根據(jù)已知人員的性格特征對(duì)語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的每個(gè)特征信息進(jìn)行性格標(biāo)定；提取待分析音頻數(shù)據(jù)池中每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息；將每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息與語音特點(diǎn)數(shù)據(jù)池中的特征信息進(jìn)行匹配，并根據(jù)匹配結(jié)果確定每個(gè)用戶音頻的待識(shí)別特征信息的性格類別；根據(jù)每個(gè)用戶音頻的性格類別，生成待分析音頻數(shù)據(jù)池中每個(gè)用戶音頻的人物性格畫像。

技術(shù)研發(fā)人員：劉琨玥,王浩,薛富恩
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京安銳卓越信息技術(shù)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/9/9