[发明专利]情绪识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请涉及分类模型领域，并公开了一种情绪识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取样本音频，所述样本音频中包括正面情绪音频和负面情绪音频，并分别对所述正面情绪音频和所述负面情绪音频进行特征提取，得到语音特征；根据所述语音特征对所述样本音频中的所述正面情绪音频进行音频过滤，得到过滤后的样本音频；对所述样本音频中的负面情绪音频进行数据增强，得到新增负面情绪音频；将所述过滤后的样本音频以及所述新增负面情绪音频输入至预设的神经网络进行模型训练，以得到情绪识别模型。以使情绪识别模型能够准确对用户的情绪进行识别。此外，本发明还涉及区块链技术，所述样本音频可存储于区块链中。

技术领域

本申请涉及模型训练领域，尤其涉及一种情绪识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着互联网的飞速发展，大量的业务开始在线上进行处理。目前设置了大量的网络客服来解答用户的问题。为了保证客服的服务质量，大多会对通话过程进行录音，通过录音转文字的方式来对本次的服务过程进行记录。但语音转文字的方式仅能够得知录音的文字内容，而对于对话双方的情绪识别，尤其是对于客户的情绪无从得知，这导致无法对用户的负面情绪进行识别，也就无法得知用户对于本次服务过程是否满意。

因此，如何训练情绪识别模型，使情绪识别模型能够准确对用户的情绪进行识别成为亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种情绪识别模型的训练方法、装置、设备及存储介质，以使情绪识别模型能够准确对用户的情绪进行识别。

第一方面，本申请提供了一种情绪识别模型的训练方法，所述方法包括：

获取样本音频，所述样本音频中包括正面情绪音频和负面情绪音频，并分别对所述正面情绪音频和所述负面情绪音频进行特征提取，得到语音特征；根据所述语音特征对所述样本音频中的所述正面情绪音频进行音频过滤，得到过滤后的样本音频；对所述样本音频中的负面情绪音频进行数据增强，得到新增负面情绪音频；将所述过滤后的样本音频以及所述新增负面情绪音频作为训练数据，并将所述训练数据输入至预设的神经网络进行模型训练，以得到情绪识别模型。

第二方面，本申请还提供了一种情绪识别模型的训练装置，所述装置包括：

特征提取模块，用于获取样本音频，所述样本音频中包括正面情绪音频和负面情绪音频，并分别对所述正面情绪音频和所述负面情绪音频进行特征提取，得到语音特征；音频过滤模块，用于根据所述语音特征对所述样本音频中的所述正面情绪音频进行音频过滤，得到过滤后的样本音频；数据增强模块，用于对所述样本音频中的负面情绪音频进行数据增强，得到新增负面情绪音频；模型训练模块，用于将所述过滤后的样本音频以及所述新增负面情绪音频作为训练数据，并将所述训练数据输入至预设的神经网络进行模型训练，以得到情绪识别模型。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的情绪识别模型的训练方法。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的情绪识别模型的训练方法。