Prinsip dan aplikasi pengecaman pertuturan dengan integrasi emosi (termasuk kod contoh)

Pengecaman emosi suara ialah teknologi yang menentukan keadaan emosi penutur dengan menganalisis ciri bunyi dan kandungan bahasa dalam isyarat pertuturan. Ia digunakan secara meluas dalam kehidupan harian dan bidang perniagaan, seperti perkhidmatan pelanggan telefon, penyelidikan pasaran, diagnosis perubatan dan rumah pintar. Teknologi ini mempunyai pelbagai aplikasi dan sangat berkesan dalam menyediakan perkhidmatan yang lebih baik dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Pengecaman emosi pertuturan boleh dibahagikan kepada dua bahagian utama: pengekstrakan ciri akustik dan analisis emosi.

Pengekstrakan ciri akustik adalah untuk mengekstrak ciri bunyi berkaitan emosi daripada isyarat pertuturan, termasuk frekuensi asas, nada, kelajuan pertuturan, pic, tenaga dan fonem, dsb. Pengekstrakan ciri boleh dicapai melalui teknik pemprosesan isyarat digital, seperti tenaga jangka pendek, kadar lintasan sifar jangka pendek, pengekodan ramalan linear, dan pekali cepstral frekuensi Mel. Pengekstrakan ciri ini boleh membantu kami memahami maklumat emosi dalam isyarat pertuturan, dan kemudian digunakan dalam bidang aplikasi seperti pengecaman emosi dan analisis sentimen.

Analisis emosi ialah teknologi yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis ciri akustik untuk memahami keadaan emosi pembesar suara. Biasanya analisis sentimen dilaksanakan melalui tugas pengkelasan pertuturan kepada keadaan emosi positif, negatif atau neutral. Tugas pengelasan ini biasanya dilatih menggunakan algoritma pembelajaran yang diselia, seperti mesin vektor sokongan, hutan rawak, rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam. Algoritma ini boleh mempelajari ciri emosi daripada sampel berlabel dan menggunakannya pada data pertuturan tidak berlabel untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan emosi. Analisis sentimen boleh membantu orang ramai memahami dan menganalisis keadaan emosi penutur dengan lebih baik, dengan itu memberikan sokongan dan bimbingan untuk aplikasi berkaitan emosi.

Pengecaman emosi suara mempunyai pelbagai aplikasi. Dalam perkhidmatan pelanggan telefon, pengecaman emosi suara secara automatik boleh mengenal pasti keadaan emosi pelanggan untuk mengenal pasti pelanggan yang tidak berpuas hati dengan cepat dan memindahkan mereka ke perkhidmatan pelanggan lanjutan. Dalam penyelidikan pasaran, pengecaman emosi suara boleh membantu penyelidik menganalisis keadaan emosi responden untuk memahami pendapat mereka tentang produk atau perkhidmatan tertentu. Dalam diagnosis perubatan, pengecaman emosi suara boleh membantu doktor menganalisis isyarat suara pesakit untuk memahami keadaan emosi mereka, tahap kebimbangan, gejala kemurungan, dll., supaya dapat memberikan diagnosis dan cadangan rawatan yang lebih tepat. Di rumah pintar, pengecaman emosi suara boleh melaraskan peranti rumah secara automatik berdasarkan keadaan emosi pengguna, seperti melaraskan lampu, suhu dan muzik.

Namun, masih terdapat beberapa cabaran dalam pengecaman emosi pertuturan. Sebagai contoh, terdapat perbezaan dalam ciri pertuturan antara bahasa dan budaya yang berbeza, yang boleh menyebabkan penurunan ketepatan analisis sentimen. Selain itu, pengecaman emosi pertuturan memerlukan sejumlah besar data pertuturan untuk latihan, yang mungkin melibatkan isu perlindungan privasi. Oleh itu, penyelidik sedang meneroka cara menggunakan kurang data dan teknologi perlindungan privasi data yang lebih baik untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan pengecaman emosi pertuturan.

Berikut ialah contoh kod Python mudah untuk menunjukkan cara menggunakan perpustakaan pengecaman emosi pertuturan untuk analisis sentimen. Kami akan menggunakan pustaka "pyAudioAnalysis" sumber terbuka, yang menyediakan satu set alat untuk analisis audio dan sentimen.

Pertama, kita perlu memasang perpustakaan pyAudioAnalysis. Anda boleh memasangnya menggunakan arahan berikut:

pip install pyAudioAnalysis

Seterusnya, kami akan menggunakan modul "AudioSegmentation" dalam perpustakaan pyAudioAnalysis untuk klasifikasi emosi. Modul ini mengandungi kaedah yang boleh digunakan untuk memisahkan fail audio kepada segmen dengan keadaan emosi yang berbeza.

Berikut ialah contoh kod Python mudah untuk membaca fail audio dan membahagikannya kepada perenggan keadaan emosi positif, negatif atau neutral:

from pyAudioAnalysis import audioSegmentation as aS

# 读取音频文件
filename = "example.wav"

# 将音频文件分割成段落
segments = aS.speaker_diarization(filename, 3)

# 对每个段落进行情感分类
for segment in segments:
    emotion = aS.emotionFile(filename, [segment[0], segment[1]], "svm_rbf")
    print("段落起始时间: ", segment[0], " 结束时间: ", segment[1], "情感状态: ", emotion)

Dalam contoh ini kami menggunakan kaedah "speaker_diarization" Pisahkan fail audio kepada tiga perenggan . Seterusnya, kami menggunakan kaedah "emotionFile" untuk klasifikasi emosi bagi setiap perenggan. Kaedah ini akan mengembalikan rentetan dengan keadaan emosi positif, negatif atau neutral, yang boleh dilihat dalam output konsol.

Perlu diambil perhatian bahawa contoh mudah ini hanya menunjukkan cara menggunakan perpustakaan pyAudioAnalysis untuk klasifikasi sentimen. Dalam aplikasi praktikal, kita perlu menggunakan lebih banyak teknologi dan algoritma untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan klasifikasi emosi.

Ringkasnya, pengecaman emosi suara ialah teknologi yang sangat menjanjikan yang boleh memberikan perkhidmatan yang lebih bijak, cekap dan lebih berperikemanusiaan dalam pelbagai bidang. Dengan perkembangan teknologi yang berterusan dan pengembangan aplikasi, pengecaman emosi suara akan memainkan peranan yang lebih penting pada masa hadapan.

Atas ialah kandungan terperinci Prinsip dan aplikasi pengecaman pertuturan dengan integrasi emosi (termasuk kod contoh). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!