本申請涉及聲音分析，尤其涉及一種基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、聲音中隱藏著豐富的信息量，當視覺、觸覺、嗅覺等不足以支撐人們完成工作時，聲音分析檢測可以發(fā)揮其巨大的效用。同時，因聲音信號具備非接觸性，避免了因無法接觸而導(dǎo)致信息收集困難的情況。聲音分析檢測系統(tǒng)受到越來越多的關(guān)注，在醫(yī)療衛(wèi)生、生產(chǎn)制造、交通運輸、安防、倉儲、建筑等領(lǐng)域發(fā)揮其巨大價值。但是，在通過聲音分析技術(shù)分析人員狀態(tài)時，存在分析得到的人員狀態(tài)信息單一，且人員情感分析結(jié)果準確性較低的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請?zhí)峁┝艘环N基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，有助于綜合人員的身份信息、情感信息和環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析，使得分析得到的人員狀態(tài)信息更全面，同時提高情感分析結(jié)果的準確性。

2、第一方面，本申請?zhí)峁┝艘环N基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法，包括：

3、獲取聲音采集設(shè)備采集得到的聲音信號；

4、基于聲音信號進行信號分離，得到第一類聲音信號、第二類聲音信號和第三類聲音信號，第一類聲音信號為目標人員的語音信號，第二類聲音信號為目標人員發(fā)出的非語言的聲音信號，第三類聲音信號為目標人員聽到的聲音信號；

5、基于第一類聲音信號進行聲紋識別，得到目標人員的身份信息；

6、基于第一類聲音信號和第二類聲音信號進行情感分析，得到目標人員的情感信息；

7、基于第三類聲音信號進行聲音分析，得到環(huán)境音信息；

8、基于目標人員的身份信息、目標人員的情感信息、環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析。

9、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，基于第一類聲音信號進行聲紋識別，得到目標人員的身份信息，包括：

10、基于第一類聲音信號提取語音特征；

11、將語音特征與多個訓(xùn)練好的聲紋模型進行比對，確定目標聲紋模型，目標聲紋模型用于表征在多個訓(xùn)練好的聲紋模型中與語音特征最相似的聲紋模型；

12、基于目標聲紋模型確定目標人員的身份信息。

13、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，將語音特征與多個訓(xùn)練好的聲紋模型進行比對，包括：

14、利用匹配算法分別計算語音特征與多個訓(xùn)練好的聲紋模型的相似度，目標聲紋模型為相似度最高的聲紋模型。

15、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，基于第一類聲音信號和第二類聲音信號進行情感分析，得到目標人員的情感信息，包括：

16、利用語音識別技術(shù)將第一類聲音信號轉(zhuǎn)化為文本信號，并提取文本特征；

17、基于第二類聲音信號提取聲音特征；

18、將文本特征和聲音特征輸入至訓(xùn)練好的情感分類模型進行識別，得到目標人員的情感信息。

19、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，基于第三類聲音信號進行聲音分析，得到環(huán)境音信息，包括：

20、基于第三類聲音信號提取音頻特征；

21、基于音頻特征將第三類聲音信號進行音頻分類、音頻分割和音頻事件檢測，得到環(huán)境音信息。

22、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，基于目標人員的身份信息、目標人員的情感信息、環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析，包括，

23、將目標人員的身份信息、目標人員的情感信息、環(huán)境音信息進行特征量化和特征融合，得到融合特征；

24、將融合特征輸入至訓(xùn)練好的人員狀態(tài)分析模型，得到目標人員的狀態(tài)。

25、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，在基于第一類聲音信號進行聲紋識別之前，方法還包括：

26、對第一類聲音信號進行降噪和信號補償。

27、其中一種可能的實現(xiàn)方式中，第二類聲音信號至少包括哭聲、笑聲、咳嗽聲、呻吟聲、鼓掌聲；第三類聲音信號至少包括環(huán)境聲音。

28、第二方面，本申請?zhí)峁┮环N基于人因智能的人員狀態(tài)分析系統(tǒng)，包括：

29、獲取模塊，用于獲取聲音采集設(shè)備采集得到的聲音信號；

30、信號分離模塊，用于基于聲音信號進行信號分離，得到第一類聲音信號、第二類聲音信號和第三類聲音信號，第一類聲音信號為目標人員的語音信號，第二類聲音信號為目標人員發(fā)出的非語言的聲音信號，第三類聲音信號為目標人員聽到的聲音信號；

31、聲紋識別模塊，用于基于第一類聲音信號進行聲紋識別，得到目標人員的身份信息；

32、情感分析模塊，用于基于第一類聲音信號和第二類聲音信號進行情感分析，得到目標人員的情感信息；

33、聲音分析模塊，用于基于第三類聲音信號進行聲音分析，得到環(huán)境音信息；

34、人員狀態(tài)分析模塊，用于基于目標人員的身份信息、目標人員的情感信息、環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析。

35、第三方面，本申請?zhí)峁┝艘环N電子設(shè)備，包括：處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序；所述處理器用于運行所述計算機程序，實現(xiàn)如第一方面所述的基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法。

36、第四方面，本申請?zhí)峁┝艘环N計算機可讀存儲介質(zhì)，該計算機可讀存儲介質(zhì)中存儲有計算機程序，當其在計算機上運行時，使得計算機實現(xiàn)如第一方面所述的基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法。

37、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請至少具有如下技術(shù)效果：

38、本申請?zhí)峁┝艘环N基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法，通過將獲取的聲音信息進行信號分離，得到目標人員的語音信號、目標人員發(fā)出的非語言的聲音信號和目標人員聽到的聲音信號，基于目標人員的語音信號進行聲紋識別，得到目標人員的身份信息，基于目標人員的語音信號、目標人員發(fā)出的非語言的聲音信號進行情感分析，得到目標人員的情感信息，基于目標人員聽到的聲音信號進行聲音分析，得到環(huán)境音信息，綜合人員的身份信息、情感信息和環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析，使得分析得到的人員狀態(tài)信息既包括人員的身份信息，還包括人員的情感信息，使得狀態(tài)信息更全面，同時結(jié)合語音信號和與人相關(guān)的聲音信號(具體指的是目標人員發(fā)出的非語言的聲音信號)進行情感分析，使得情感分析的結(jié)果更準確。

技術(shù)特征：

1.一種基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一類聲音信號進行聲紋識別，得到所述目標人員的身份信息，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述語音特征與多個訓(xùn)練好的聲紋模型進行比對，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一類聲音信號和所述第二類聲音信號進行情感分析，得到所述目標人員的情感信息，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三類聲音信號進行聲音分析，得到環(huán)境音信息，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標人員的身份信息、所述目標人員的情感信息、所述環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析，包括，

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述第一類聲音信號進行聲紋識別之前，所述方法還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，所述第二類聲音信號至少包括哭聲、笑聲、咳嗽聲、呻吟聲、鼓掌聲；所述第三類聲音信號至少包括環(huán)境聲音。

9.一種基于人因智能的人員狀態(tài)分析系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機程序；所述處理器用于運行所述計算機程序，實現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一項所述的基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法。

11.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，當所述計算機程序在計算機上運行時，實現(xiàn)如權(quán)利要求1-8任一所述的基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N基于人因智能的人員狀態(tài)分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：獲取聲音采集設(shè)備采集得到的聲音信號；基于聲音信號進行信號分離，得到第一類聲音信號、第二類聲音信號和第三類聲音信號；基于第一類聲音信號進行聲紋識別，得到目標人員的身份信息；基于第一類聲音信號和第二類聲音信號進行情感分析，得到目標人員的情感信息；基于第三類聲音信號進行聲音分析，得到環(huán)境音信息；基于目標人員的身份信息、目標人員的情感信息、環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析。本申請?zhí)峁┑姆椒ǎ兄诰C合人員的身份信息、情感信息和環(huán)境音信息進行人員狀態(tài)分析，使得分析得到的人員狀態(tài)信息更全面，同時提高情感分析結(jié)果的準確性。

技術(shù)研發(fā)人員：請求不公布姓名,請求不公布姓名,請求不公布姓名,請求不公布姓名
受保護的技術(shù)使用者：北京津發(fā)科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28