一种情绪识别方法和相关装置

本申请涉及情绪识别，特别是涉及一种情绪识别方法和相关装置。

背景技术：

1、在对话过程中，语句的情绪识别是一项关键技术，其有助于对说话对象的情感状态进行理解，从而更好的进行沟通。近年来，随着人工智能和自然语言处理技术的发展，情绪识别技术主要通过对一种或多种模态下的信息进行融合，然后利用机器学习或深度学习的方法进行单一的情绪识别任务，该方式导致情绪识别的鲁棒性较低。

2、有鉴于此，如何提出一种准确性较高的情绪识别方法，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本申请主要解决的技术问题是提供一种情绪识别方法和相关装置，能够提高情绪识别的准确性。

2、为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种情绪识别方法，包括：获取当前语句及其对应的关联语句，确定所述当前语句与多个参考模态匹配的模态特征；获取所述关联语句匹配第一识别任务的第一参考特征，以及匹配第二识别任务的第二参考特征，基于所述当前语句的模态特征、所述第一参考特征和所述第二参考特征，获取所述当前语句匹配所述第一识别任务的第一识别特征，以及匹配所述第二识别任务的第二识别特征；其中，所述第一参考特征为所述关联语句的第一识别特征，所述第二参考特征为所述关联语句的第二识别特征；基于所述第一识别特征，获取所述当前语句对应的情绪类别，基于所述第二识别特征，获取所述当前语句对应的情绪转换信息。

3、为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，包括：相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现如上述技术方案中提到的情绪识别方法。

4、为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现如上述技术方案中提到的情绪识别方法。

5、本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提出的情绪识别方法，通过获取当前语句与多个参考模态匹配的模态特征，通过根据当前语句及其对应的关联语句，确定当前语句匹配第一识别任务的第一识别特征以及当前语句匹配第二识别任务的第二识别特征。从而，利用不同识别任务得到的结果进行验证，提高了情绪识别的准确性。另外，第一识别特征融合有第二识别任务执行过程中的部分特征，第二识别特征融合有第一识别任务执行过程中的部分特征，即通过将第一识别任务和第二识别任务进行关联，提高了执行第一识别任务和第二识别任务的准确性。

技术特征：

1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前语句的模态特征、所述第一参考特征和所述第二参考特征，获取所述当前语句匹配所述第一识别任务的第一识别特征，以及匹配所述第二识别任务的第二识别特征，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法利用情绪识别模型实现，所述情绪识别模型包括第一识别网络和第二识别网络，当任一所述参考模态为目标模态，所述基于所述第二处理特征，获取用于所述第一识别任务的第一关联特征，以及基于所述第一处理特征，获取用于所述第二识别任务的第二关联特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一处理特征、所述第一关联特征和所述第一参考特征，获取所述当前语句的第一识别特征，包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述情绪识别模型的训练过程包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前语句及其对应的关联语句，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前语句与多个参考模态匹配的模态特征，包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始特征以及所述关联语句与所述参考模态匹配的模态特征，获取与所述参考模态匹配的参考特征，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：相互耦接的存储器和处理器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器用于执行所述程序指令以实现如权利要求1-8中任一项所述的情绪识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的情绪识别方法。

技术总结
本申请公开了一种情绪识别方法和相关装置，该方法包括：获取当前语句及其对应的关联语句，确定当前语句与多个参考模态匹配的模态特征；获取关联语句匹配第一识别任务的第一参考特征，以及匹配第二识别任务的第二参考特征，基于当前语句的模态特征、第一参考特征和第二参考特征，获取当前语句匹配第一识别任务的第一识别特征，以及匹配第二识别任务的第二识别特征；其中，第一参考特征为关联语句的第一识别特征，第二参考特征为关联语句的第二识别特征；基于第一识别特征，获取当前语句对应的情绪类别，基于第二识别特征，获取当前语句对应的情绪转换信息。通过上述方式，本申请能够提高情绪识别的准确性。

技术研发人员：徐睿峰,涂耿,熊峰,梁斌
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
技术研发日：
技术公布日：2024/10/31