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檢信智能ALLEMOTION OS 語(yǔ)音情感識(shí)別——語(yǔ)音(聲音的預(yù)處理)1. 語(yǔ)音信號(hào)（聲音是什么）聲音是由物體振動(dòng)產(chǎn)生的聲波，是通過介質(zhì)（空氣或固體、液體）傳播并能被人或動(dòng)物聽覺器官所感知的波動(dòng)現(xiàn)象，最初發(fā)出振動(dòng)的物體叫聲源。聲音（語(yǔ)音消息）的基本模擬形式是一種稱為語(yǔ)音信號(hào)的聲學(xué)波。語(yǔ)音信號(hào)可以通過麥克風(fēng)轉(zhuǎn)化成電信號(hào)，轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音波形圖，如下圖為消息should we chase的波形圖。橫坐標(biāo)表示時(shí)間，縱坐標(biāo)表示振幅。文本should we chase按照發(fā)音可以表示成音素的形式[SH UH D - W IY - CH EY S]，聲波圖中的每一段表示一個(gè)音素，在ARBAbet音素集中包含近64 = 2^6個(gè)符號(hào)。聲音作為波的一種，頻率（聲源在一秒內(nèi)振動(dòng)的次數(shù)）和振幅是描述波的重要屬性，頻率的大小與我們通常所說的音高對(duì)應(yīng)，而振幅影響聲音的大小。聲音可以被分解為不同頻率不同強(qiáng)度正弦波的疊加，正弦波是頻率成分最為單一的一種信號(hào)，任何復(fù)雜信號(hào)都可以看成由許許多多頻率不同、大小不等的正弦波復(fù)合而成。這種變換（或分解）的過程，稱為傅立葉變換，通過這種分解我們可以把時(shí)域圖轉(zhuǎn)為頻域圖。正弦信號(hào)表達(dá)式為y=Asin(ωx+φ)y=Asin?(ωx+φ)。其中A表示振幅。ω/2πω/2π表示頻率。對(duì)于（空氣中的）聲振動(dòng)而言，振幅是聲壓與靜止壓強(qiáng)之差的最大值。其中聲壓是聲波在空氣中傳播時(shí)形成壓縮和稀疏交替變化的壓力增值。麥克風(fēng)錄制聲音的原理就是將空氣中的壓力變動(dòng)波轉(zhuǎn)化成電信號(hào)的變動(dòng)。而我們平常說的聲音強(qiáng)度（響亮程度）就是由振幅決定的，聲音強(qiáng)度的單位是分貝（dB），計(jì)算公式如下，用實(shí)測(cè)聲壓和參考聲壓之比的常用對(duì)數(shù)（常用對(duì)數(shù)lg以10為底，自然對(duì)數(shù)ln以e為底）的20倍來表示。下式中分母是參考值的聲壓，通常為20微帕，人類能聽到的最小聲壓。分貝表示功率量之比時(shí)，等于功率強(qiáng)度之比的常用對(duì)數(shù)的10倍。分貝表示場(chǎng)量之比時(shí)，等于場(chǎng)強(qiáng)幅值之比的常用對(duì)數(shù)的20倍。語(yǔ)音鏈（聲音是怎么發(fā)出的）從語(yǔ)音信號(hào)的產(chǎn)生到感知的過程稱為語(yǔ)音鏈，如下圖所示：2 下面是語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生的四個(gè)步驟：文本：消息以某種形式出現(xiàn)在說話者的大腦中，消息攜帶的信息可認(rèn)為有著不同的表示形式，例如最初可能以英語(yǔ)文本的形式表示。假設(shè)書面語(yǔ)有32個(gè)符號(hào)，也就是2^5，用5個(gè)bit表示一個(gè)符號(hào)。正常的平均說話速率為15個(gè)符號(hào)每秒。上圖例子中有15個(gè)字母“should we chase”，持續(xù)了0.6秒，信息流的速率為15x5/0.6 = 125 bps。音素：為了說出這條消息，說話者隱式地將文本轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)口語(yǔ)形式的聲音序列的符號(hào)表示，即文本符號(hào)轉(zhuǎn)成音素符號(hào)，音素符號(hào)用來描述口語(yǔ)形式消息的基本聲音及聲音發(fā)生的方式（即語(yǔ)速和語(yǔ)調(diào)）。ARBAbet音素集中包含近64 = 2^6個(gè)符號(hào)，用6個(gè)bit表示一個(gè)音素，上圖例子中有8個(gè)音素，持續(xù)了0.6秒，信息流的速率為8x6/0.6 = 80 bps，考慮描述信號(hào)韻律特征的額外信息（比如段長(zhǎng)，音高，響度），文本信息編碼成語(yǔ)音信號(hào)后，總信息速率需要再加上100bps。發(fā)音：神經(jīng)肌肉系統(tǒng)以一種與產(chǎn)生口語(yǔ)形式消息及其語(yǔ)調(diào)相一致的方式，移動(dòng)舌頭，唇，牙齒，頜，軟腭，使這些聲道發(fā)聲器官按規(guī)定的方式移動(dòng)，進(jìn)而發(fā)出期望的聲音。刺激共振：聲道系統(tǒng)產(chǎn)生物理生源和恰當(dāng)?shù)臅r(shí)變聲道形狀，產(chǎn)生上圖所示的聲學(xué)波形。前兩個(gè)階段的信息表示是離散的，用一些簡(jiǎn)單假設(shè)就可以估計(jì)信息流的速率。但是后兩個(gè)階段信息是連續(xù)的，以關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的形式發(fā)出，想要度量這些連續(xù)信息，需要進(jìn)行恰當(dāng)?shù)牟蓸雍土炕@得等效的數(shù)字信號(hào)，才能估計(jì)出數(shù)據(jù)的速率。事實(shí)上，因?yàn)檫B續(xù)的模擬信號(hào)容易收到噪聲的影響，抗噪能力弱，通常會(huì)轉(zhuǎn)為離散的數(shù)字信號(hào)。在第三階段，進(jìn)行采樣和量化后得到的數(shù)據(jù)率約為2000bps。在最后一個(gè)階段，數(shù)字語(yǔ)音波形的數(shù)據(jù)率可以從64kbps變化到700kbps。該數(shù)據(jù)是通過測(cè)量“表示語(yǔ)音信號(hào)時(shí)為達(dá)到想要的感知保真度”所需要的采樣率和量化計(jì)算得到的。比如，“電話質(zhì)量”的語(yǔ)音處理需要保證寬帶為0~4kHz，這意味著采樣率為8000個(gè)樣本每秒（根據(jù)香農(nóng)采樣定理，為了不失真地恢復(fù)模擬信號(hào)，采樣頻率應(yīng)該不小于模擬信號(hào)頻譜中最高頻率的2倍），每個(gè)樣本可以量化成8比特，從而得到數(shù)據(jù)率64000bps。這種表示方式很容易聽懂，但對(duì)于大多數(shù)傾聽者來說，語(yǔ)音聽起來與說話者發(fā)出的原始語(yǔ)音會(huì)有不同。另一方面，語(yǔ)音波形可以表示成“CD質(zhì)量”，采用44100個(gè)樣本每秒的采樣率，每個(gè)樣本16比特，總數(shù)據(jù)率為705600bps，此時(shí)復(fù)原的聲學(xué)波聽起來和原始信號(hào)幾乎沒有區(qū)別?，F(xiàn)在在音樂app上下載歌曲的時(shí)一般有四種音樂品質(zhì)選擇，標(biāo)準(zhǔn)（128kbps），較高（192kbps），極高（320kbps），無(wú)損品質(zhì)。將消息從文本表示轉(zhuǎn)換成采樣的語(yǔ)音波形時(shí)，數(shù)據(jù)率會(huì)增大10000倍。這些額外信息的一部分能夠代表說話者的一些特征比如情緒狀態(tài)，說話習(xí)慣等，但主要是由簡(jiǎn)單采樣和對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行精細(xì)量化的低效性導(dǎo)致的。因此，處于語(yǔ)音信號(hào)固有的低信息速率考慮，很多數(shù)字語(yǔ)音處理的重點(diǎn)是用更低的數(shù)據(jù)率對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行數(shù)字表示（通常希望數(shù)據(jù)率越低越好，同時(shí)保證重現(xiàn)語(yǔ)音信號(hào)的感知質(zhì)量滿足需要的水平）。3 語(yǔ)音信號(hào)中的Analog-Digital Converter，“模-數(shù)”變換（聲音是怎么保存的）預(yù)濾波（反混疊濾波）：語(yǔ)音信號(hào)在采樣之前要進(jìn)行預(yù)濾波處理。目的有兩個(gè)，一是抑制輸入信號(hào)各頻率分量中頻率超過fs/2的所有分量（fs為采樣頻率），以防止混疊干擾；二是抑制50Hz的電源工頻干擾。1.采樣：原始的語(yǔ)音信號(hào)是連續(xù)的模擬信號(hào)，需要對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行采樣，轉(zhuǎn)化為時(shí)間軸上離散的數(shù)據(jù)。采樣后，模擬信號(hào)被等間隔地取樣，這時(shí)信號(hào)在時(shí)間上就不再連續(xù)了，但在幅度上還是連續(xù)的。經(jīng)過采樣處理之后，模擬信號(hào)變成了離散時(shí)間信號(hào)。采樣頻率是指一秒鐘內(nèi)對(duì)聲音信號(hào)的采樣次數(shù)，采樣頻率越高聲音的還原就越真實(shí)越自然。在當(dāng)今的主流采集卡上，采樣頻率一般共分為22.05KHz、44.1KHz、48KHz三個(gè)等級(jí)，22.05KHz只能達(dá)到FM廣播的聲音品質(zhì)，44.1KHz則是理論上的CD音質(zhì)界限（人耳一般可以感覺到20-20K Hz的聲音，根據(jù)香農(nóng)采樣定理，采樣頻率應(yīng)該不小于最高頻率的兩倍，所以40KHz是能夠?qū)⑷硕犚姷穆曇暨M(jìn)行很好的還原的一個(gè)數(shù)值，于是CD公司把采樣率定為44.1KHz），48KHz則更加精確一些。對(duì)于高于48KHz的采樣頻率人耳已無(wú)法辨別出來了，所以在電腦上沒有多少使用價(jià)值。2.量化：進(jìn)行分級(jí)量化，將信號(hào)采樣的幅度劃分成幾個(gè)區(qū)段，把落在某區(qū)段的采樣到的樣品值歸成一類，并給出相應(yīng)的量化值。根據(jù)量化間隔是否均勻劃分，又分為均勻量化和非均勻量化。均勻量化的特點(diǎn)為“大信號(hào)的信噪比大，小信號(hào)的信噪比小”。缺點(diǎn)為“為了保證信噪比要求，編碼位數(shù)必須足夠大，但是這樣導(dǎo)致了信道利用率低，如果減少編碼位數(shù)又不能滿足信噪比的要求”（根據(jù)信噪比公式，編碼位數(shù)越大，信噪比越大，通信質(zhì)量越好）。通常對(duì)語(yǔ)音信號(hào)采用非均勻量化，基本方法是對(duì)大信號(hào)使用大的量化間隔，對(duì)小信號(hào)使用小的量化間隔。由于小信號(hào)時(shí)量化間隔變小，其相應(yīng)的量化噪聲功率也減?。ǜ鶕?jù)量化噪聲功率公式），從而使小信號(hào)時(shí)的量化信噪比增大，改善了小信號(hào)時(shí)的信噪比。量化后，信號(hào)不僅在時(shí)間上不再連續(xù)，在幅度上也不連續(xù)了。經(jīng)過量化處理之后，離散時(shí)間信號(hào)變成了數(shù)字信號(hào)。3.編碼：在量化之后信號(hào)已經(jīng)變成了數(shù)字信號(hào)，需要將數(shù)字信號(hào)編碼成二進(jìn)制?！癈D質(zhì)量”的語(yǔ)音采用44100個(gè)樣本每秒的采樣率，每個(gè)樣本16比特，這個(gè)16比特就是編碼的位數(shù)。采樣，量化，編碼的過程稱為A/D轉(zhuǎn)換，如下圖所示。反過程為D/A轉(zhuǎn)換，因?yàn)锳/D之前進(jìn)行了預(yù)濾波，D/A轉(zhuǎn)換后面還需要加一個(gè)平滑濾波器。A/D轉(zhuǎn)換，D/A轉(zhuǎn)換，濾波這些功能都可以用一塊芯片來完成，在市面上能買到各種這樣的芯片。4 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理（聲音的預(yù)處理）語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理一般包括預(yù)加重，分幀，加窗，端點(diǎn)檢測(cè)。預(yù)加重：求語(yǔ)音信號(hào)頻譜（頻譜是指時(shí)域信號(hào)在頻域下的表示方式，關(guān)于頻域和時(shí)域的理解如下圖所示），頻率越高相應(yīng)的成分越小，高頻部分的頻譜比低頻部分的難求，為此要在預(yù)處理中進(jìn)行預(yù)加重（Pre-emphasis）處理。預(yù)加重的目的是提高高頻部分，使信號(hào)的頻譜變得平坦，以便于頻譜分析或者聲道參數(shù)分析。預(yù)加重可在語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字化時(shí)在反混疊濾波器之前進(jìn)行，但一般是在語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字化之后。短時(shí)分析：語(yǔ)音信號(hào)從整體來看是隨時(shí)間變化的，是一個(gè)非平穩(wěn)過程，不能用處理平穩(wěn)信號(hào)的數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析處理。但是，由于不同的語(yǔ)音是由人的口腔肌肉運(yùn)動(dòng)構(gòu)成聲道某種形狀而產(chǎn)生的響應(yīng)，這種運(yùn)動(dòng)對(duì)于語(yǔ)音頻率來說是非常緩慢的，所以從另一方面看，雖然語(yǔ)音信號(hào)具有時(shí)變特性，但是在一個(gè)短時(shí)間范圍內(nèi)（一般認(rèn)為在10-30ms）其特性基本保持相對(duì)穩(wěn)定，即語(yǔ)音具有短時(shí)平穩(wěn)性。所以任何語(yǔ)音信號(hào)的分析和處理必須建立在“短時(shí)”的基礎(chǔ)上，即進(jìn)行“短時(shí)分析”。分幀：為了進(jìn)行短時(shí)分析，將語(yǔ)音信號(hào)分為一段一段，其中每一段稱為一幀，一般取10-30ms，為了使幀與幀之間平滑過渡，保持連續(xù)性，使用交疊分段的方法，可以想成一個(gè)指針p從頭開始，截取一段頭為p，長(zhǎng)度為幀長(zhǎng)的片段，然后指針p移動(dòng)，移動(dòng)的步長(zhǎng)就稱為幀移，每移動(dòng)一次都截取一段，這樣就得到很多幀。加窗：加窗就是用一定的窗函數(shù)w(n)來乘s(n)，從而形成加窗語(yǔ)音信號(hào)sw(n)=s(n)?w(n)，常用的窗函數(shù)是矩形窗和漢明窗，用矩形窗其實(shí)就是不加窗，窗函數(shù)中有個(gè)N，指的是窗口長(zhǎng)度（樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)），對(duì)應(yīng)一幀，通常在8kHz取樣頻率下，N折中選擇為80-160（即10-20ms持續(xù)時(shí)間）。端點(diǎn)檢測(cè)：從一段語(yǔ)音信號(hào)中準(zhǔn)確地找出語(yǔ)音信號(hào)的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，它的目的是為了使有效的語(yǔ)音信號(hào)和無(wú)用的噪聲信號(hào)得以分離。對(duì)于一些公共的語(yǔ)音數(shù)據(jù)集可以不做這步操作，因?yàn)檫@些語(yǔ)音的內(nèi)容就是有效的語(yǔ)音信號(hào)（可以認(rèn)為研究人員已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)做過端點(diǎn)檢測(cè)）。語(yǔ)音信號(hào)的特征（聲音的特征）特征的選取是語(yǔ)音處理的關(guān)鍵問題，特征的好壞直接影響到語(yǔ)音處理（比如語(yǔ)音識(shí)別）的精度。然而在語(yǔ)音領(lǐng)域中，沒有一個(gè)所謂的標(biāo)準(zhǔn)特征集，不同的語(yǔ)音系統(tǒng)選取的特征組合不盡相同。語(yǔ)音的特征一般是由信號(hào)處理專家定義的，比較流行的特征是MFCC（梅爾頻率倒譜系數(shù)）。5 語(yǔ)音情感識(shí)別算法常用的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器：模式識(shí)別領(lǐng)域的諸多算法（傳統(tǒng)）都曾用于語(yǔ)音情感識(shí)別的研究，比如GMM（高斯混合模型），SVM，KNN，HMM（隱馬爾可夫模型）。用LLDs（low level descriptors）和HSFs（high level statistics functions）這些手工設(shè)計(jì)特征去訓(xùn)練。聲譜圖+CRNN：最近很多人用聲譜圖加上CNN，LSTM這些深度學(xué)習(xí)模型來做。還有手工特征加聲譜圖一起作為特征放進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型。也有人用DBN，但是不多。3.手工特征+CRNN：也有人用手工特征加CRNN做?！鏅?quán)聲明：本文為CSDN博主「醒了的追夢(mèng)人」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。

檢信智能ALLEMOTION OS推薦免費(fèi)下載的語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)檢信智能ALLEMOTION OS推薦免費(fèi)下載的語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算機(jī)對(duì)從傳感器采集來的信號(hào)進(jìn)行分析和處理，得出對(duì)方正處在的情感狀態(tài)，這種行為叫作情感識(shí)別。目前對(duì)于情感識(shí)別有兩種方式，一種是檢測(cè)生理信號(hào)如呼吸，心律和體溫等，另一種是檢測(cè)情感行為如面部表情識(shí)別，語(yǔ)音情感識(shí)別和姿態(tài)識(shí)別。語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)集是研究語(yǔ)音情感識(shí)別的重要基礎(chǔ)，按照情感描述類型可將數(shù)據(jù)集分為離散情感數(shù)據(jù)庫(kù)和維度情感數(shù)據(jù)庫(kù)，前者以離散的語(yǔ)言標(biāo)簽（如高興，悲傷等）作為情感標(biāo)注，后者以連續(xù)的實(shí)數(shù)坐標(biāo)值表示情感。下面介紹一些離散語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)集：Belfast英語(yǔ)情感數(shù)據(jù)庫(kù)：40位錄音者（20男20女，18-69歲），對(duì)五個(gè)段落（每個(gè)段落7-8個(gè)句子）進(jìn)行演講錄制，演講者按照五種情感傾向進(jìn)行演講：生氣（anger），悲傷（sadness），高興（happiniess），害怕（fear），中性（neutral）。柏林Emo-DB情感數(shù)據(jù)庫(kù)：德國(guó)柏林工業(yè)大學(xué)錄制，10位演員（5男5女），對(duì)10個(gè)德語(yǔ)語(yǔ)音進(jìn)行表演，包含了七種情感：生氣（anger），悲傷（sadness），高興（happiniess），害怕（fear），中性（neutral），厭惡（disgust），無(wú)聊（boredom）。共包含800句語(yǔ)料（10 位演員 x10 句話 x7 種情感＋100 條某些語(yǔ)句的二次版本），后經(jīng)過篩選得到500多條，采樣率為 48kHz （后壓縮至 16kHz），16bit 量化。語(yǔ)料文本的選取遵從語(yǔ)義中性、無(wú)情感傾向的原則，且為日?？谡Z(yǔ)化風(fēng)格，無(wú)過多的書面語(yǔ)修飾。語(yǔ)音的錄制在專業(yè)錄音室中完成，要求演員在表演某個(gè)特定情感片段前通過回憶自身真實(shí)經(jīng)歷或體驗(yàn)進(jìn)行情緒的醞釀，來增強(qiáng)情緒的真實(shí)感。FAU AIBO兒童德語(yǔ)情感數(shù)據(jù)庫(kù)：2009年在Interspeech會(huì)議上舉辦Emotion Challenge評(píng)比中指定的語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)。通過兒童與索尼公司的AIBO機(jī)器狗進(jìn)行自然交互，從而進(jìn)行情感數(shù)據(jù)的采集。說話人由51名兒童組成，年齡段為10-13歲，其中30個(gè)為女性。語(yǔ)料庫(kù)包含9.2小時(shí)的語(yǔ)音，48401個(gè)單詞。采樣頻率為48kHz（后壓縮至 16kHz），16比特量化。該數(shù)據(jù)庫(kù)中情感數(shù)據(jù)的自然度高，數(shù)據(jù)量足夠大，是較為流行的一個(gè)語(yǔ)音情感數(shù)據(jù)庫(kù)。CASIA漢語(yǔ)情感數(shù)據(jù)庫(kù)：中科院自動(dòng)化所錄制，兩男兩女錄制500句不同的文本，通過演講者不同的感情演講得出，最后的語(yǔ)音又人工篩選，得到了大約9600條語(yǔ)句。分為六類情感。ACCorpus系列漢語(yǔ)情感數(shù)據(jù)庫(kù)：清華大學(xué)和中科院心理研究所合作錄制，相對(duì)于CASIA錄制工作者更多，代表性更強(qiáng)。包含如下 5 個(gè)相關(guān)子庫(kù)：ACCorpus＿M(jìn)M 多模態(tài)、多通道的情感數(shù)據(jù)庫(kù)；ACCorpus＿SR 情感語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)；ACCorpus＿SA 漢語(yǔ)普通話情感分析數(shù)據(jù)庫(kù)；ACCorpus＿FV 人臉表情視頻數(shù)據(jù)庫(kù)；ACCorpus＿FI 人臉表情圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。以 ACCorpus＿SR 為例，該子庫(kù)是由 50 位錄音人（25 男25女）對(duì) 5類情感（中性、高興、生氣、恐懼和悲傷）各自表演得到，16kHz 采樣，16bit 量化。IEMOCAP： 南加利福尼亞大學(xué)錄制的，10個(gè)演員，1男1女演繹一個(gè)session，共5個(gè)session。錄制了將近12小時(shí)的數(shù)據(jù)，有視頻，語(yǔ)音，人臉的變動(dòng)捕捉和文本。包括即興自發(fā)的和照著稿子念的。每個(gè)utterance至少三個(gè)人評(píng)估。包括9種情感（anger，happiness，excitement，sadness，frustration，fear，surprise，other和neural）的離散標(biāo)簽，以及三個(gè)維度的維度標(biāo)簽（valence, activation and dominance）?！鏅?quán)聲明：本文為CSDN博主「醒了的追夢(mèng)人」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_33472146/article/details/96433766

檢信智能ALLEMOTION OS 語(yǔ)義文本情感識(shí)別原理首先，當(dāng)然是文本預(yù)處理輸入文本，在將輸入文本轉(zhuǎn)化成向量之前，我們需要將標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、括號(hào)、問號(hào)等刪去，只留下字母、數(shù)字和字符, 同時(shí)將大寫字母轉(zhuǎn)化為小寫，去除停用詞。效果如下圖然后就是將文本轉(zhuǎn)化為詞向量(即漢字要轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能識(shí)別的數(shù)字類(矩陣啥的))在將深度學(xué)習(xí)運(yùn)用于文本情感分析的過程中，我們需要考慮網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)的形式。在其他例子中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）使用像素值作為輸入，logistic回歸使用一些可以量化的特征值作為輸入，強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型使用獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來進(jìn)行更新。通常的輸入數(shù)據(jù)是需要被標(biāo)記的標(biāo)量值。當(dāng)我們處理文本任務(wù)時(shí)，可能會(huì)想到利用這樣的數(shù)據(jù)管道。但是，這樣的處理方式存在著很多問題。我們不能像點(diǎn)積或者反向傳播那樣在一個(gè)字符串上執(zhí)行普通的運(yùn)算操作。所以在這里我們不能將字符串作為輸入，而是需要將文本轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可識(shí)別的格式，由于計(jì)算機(jī)只能識(shí)別數(shù)字，因此我們可以將文本中的每一個(gè)詞都轉(zhuǎn)化為一個(gè)向量，也稱作詞向量。詞向量是用一個(gè)向量的形式表示文本中的一個(gè)詞，通過這種轉(zhuǎn)化方式就能采用機(jī)器學(xué)習(xí)來把任何輸入量化成我們需要的數(shù)值表示，然后就可以充分利用計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，計(jì)算得出最終想要的結(jié)果，保證了操作的可行性。如圖所示，我們可以將上面的這段文本輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成一個(gè) 16*D 的輸入矩陣。我們希望創(chuàng)建這種詞向量的方式是可以表示單詞及其在上下文中意義的。例如，我們希望單詞 “l(fā)ove” 和 “adore” 這兩個(gè)詞在向量空間中是有一定的相關(guān)性的，因?yàn)樗麄兊囊馑枷嗨疲叶荚陬愃频纳舷挛闹惺褂?，因此他們的空間相距距離會(huì)相對(duì)較小。而“l(fā)ove”、“adore”這兩個(gè)單詞與單詞“baseball”的意思有很大的不同，詞性也不相同，那么“l(fā)ove”、“adore”這兩個(gè)單詞的向量與單詞“baseball”的向量相距距離就會(huì)相對(duì)較大。單詞的向量表示也被稱之為詞嵌入。特征提?。簽榱说玫竭@些詞嵌入，我們采用一個(gè)很著名的模型 “Word2Vec”?！癢ord2Vec”是近幾年很火的算法，它通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練N-gram 語(yǔ)言模型，并在訓(xùn)練過程中求出word所對(duì)應(yīng)的vector的方法。它是將詞表征為實(shí)數(shù)值向量的一種高效的算法模型，其利用深度學(xué)習(xí)的思想，可以通過訓(xùn)練，把對(duì)文本內(nèi)容的處理簡(jiǎn)化為 K 維向量空間中的向量運(yùn)算，而向量空間上的相似度可以用來表示文本語(yǔ)義上的相似。在這個(gè)模型中，每個(gè)詞的詞向量是根據(jù)上下文的語(yǔ)境來進(jìn)行推斷的，如果兩個(gè)詞在上下文的語(yǔ)境中可以被互換，那么這就表示這兩個(gè)詞的意思相似，詞性相似，那么他們的詞向量中相距距離就非常近。在自然語(yǔ)言中，上下文的語(yǔ)境對(duì)分析詞語(yǔ)的意義是非常重要的。簡(jiǎn)單來說，Word2Vec這個(gè)模型的作用就是從一大堆句子（以 Wikipedia 為例）中為每個(gè)獨(dú)一無(wú)二的單詞進(jìn)行建模，并且輸出一個(gè)唯一的向量，Word2Vec 模型的輸出被稱為一個(gè)嵌入矩陣。該嵌入矩陣將包含訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)中每個(gè)不同單詞的向量。 傳統(tǒng)上，嵌入矩陣可以包含超過300萬(wàn)個(gè)單詞向量。Word2Vec模型是通過對(duì)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)句子進(jìn)行訓(xùn)練，在其上滑動(dòng)一個(gè)固定大小的窗口，并試圖預(yù)測(cè)窗口的中心詞，給出其他詞。使用損失函數(shù)和優(yōu)化程序，該模型為每個(gè)唯一字生成向量。這個(gè)訓(xùn)練過程的細(xì)節(jié)可能會(huì)變得有點(diǎn)復(fù)雜，所以我們現(xiàn)在要跳過細(xì)節(jié)，但這里主要的一點(diǎn)是，任何深度學(xué)習(xí)方法對(duì)于NLP任務(wù)的輸入可能都會(huì)有單詞向量作為輸入。后面特征提取這一塊，應(yīng)該會(huì)將用word2vec提取的方式改為用doc2vec來提取，不過具體修改時(shí)間待定，得看我啥時(shí)候能將這一操作學(xué)會(huì)(哈哈噠)。Google 已經(jīng)幫助我們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來了 Word2Vec 模型，它包括 1000 億個(gè)不同的詞，在這個(gè)模型中，谷歌能創(chuàng)建300萬(wàn)個(gè)詞向量，每個(gè)向量維度為 300。在理想情況下，我們將使用這些向量來構(gòu)建模型，但是因?yàn)檫@個(gè)單詞向量矩陣太大了（3.6G），因此在此次研究中我們將使用一個(gè)更加易于管理的矩陣，該矩陣由 GloVe 進(jìn)行訓(xùn)練得到。矩陣將包含 400000 個(gè)詞向量，每個(gè)向量的維數(shù)為 50。這里有用到一些.npy文件，是通過glove已經(jīng)轉(zhuǎn)好的，存為了npy文件。我們將導(dǎo)入兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一個(gè)是包含 400000 個(gè)單詞的 Python 列表，一個(gè)是包含所有單詞向量值的 400000*50 維的嵌入矩陣。結(jié)果對(duì)比：CNN網(wǎng)絡(luò)層數(shù)包括：卷積層，池化層，全連接層。CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)用于文本情感分析時(shí)效果不如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型效果好，經(jīng)典的CNN模型在文本情感分析正確率只有71.2%，而對(duì)經(jīng)典進(jìn)行改進(jìn)之后，增加了卷積層和池化層，CNN模型的正確率得到了提高，但正確率也是只有77.25%，仍然比不上只用了一層LSTM網(wǎng)絡(luò)的正確率高。從結(jié)果對(duì)比中我們可以知道，CNN不光可以應(yīng)用于圖像處理領(lǐng)域，也能成功有效地對(duì)文本信息進(jìn)行分析，但LSTM在解決文本情感分析的問題時(shí)效果要比CNN好。下面是一些運(yùn)行結(jié)果：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的結(jié)果嗯…，訓(xùn)練了800多個(gè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)最高的時(shí)候準(zhǔn)確率在百分之七十幾，但是絕大多數(shù)穩(wěn)定在百分之五十左右，這個(gè)準(zhǔn)確度還是有點(diǎn)低的，后面加強(qiáng)學(xué)習(xí)，改進(jìn)代碼，應(yīng)該可以將準(zhǔn)確度提高。(方法推薦：改改epoch可能會(huì)提高準(zhǔn)確度，模型收斂+準(zhǔn)確率)輸出詞列表的長(zhǎng)度，詞向量的維數(shù)維度的個(gè)數(shù)這個(gè)項(xiàng)目采用的數(shù)據(jù)集是IMDB數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集是一個(gè)關(guān)于電影評(píng)論的數(shù)據(jù)集，在這個(gè)數(shù)據(jù)集上做訓(xùn)練和測(cè)試。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含 25000 條電影數(shù)據(jù)，其中 12500 條正向數(shù)據(jù)，12500 條負(fù)向數(shù)據(jù)。將其中的23000個(gè)文本評(píng)論作為訓(xùn)練集，將剩下的2000個(gè)文本評(píng)論作為測(cè)試集。下面為正面評(píng)價(jià)文本和負(fù)面評(píng)價(jià)文本示例總結(jié)：將CNN與LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到了文本情感分析的問題當(dāng)中，使用Word2Vec模型及它的子矩陣GloVe來將文本信息進(jìn)行預(yù)處理，轉(zhuǎn)換成了詞向量及向量矩陣，使用了IMDB數(shù)據(jù)集來對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并用TensorFlow進(jìn)行建模、訓(xùn)練。版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「醒了的追夢(mèng)人」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接及本聲明。

檢信推出便攜一站式智能審訊談話系統(tǒng)一、產(chǎn)品介紹1、產(chǎn)品功能及應(yīng)用 檢信便攜一站式智能審訊/談話系統(tǒng)主要適用于監(jiān)督檢查、審訊調(diào)查部門內(nèi)審、外查和走讀式談話等場(chǎng)景，主要功能有語(yǔ)音微表情多維度情緒識(shí)別、同步錄音錄像、語(yǔ)音自動(dòng)識(shí)別、智能筆錄系統(tǒng)管理、智能康護(hù)等功能。督察、審訊/談話通過語(yǔ)音微表情情緒識(shí)別判斷談話中對(duì)方的疑點(diǎn)，著重記錄下來并在后續(xù)的工作中深挖問題來源處所，為督察談話提供人工智能解決方案；同步錄音錄像、雙份光盤同步刻錄和語(yǔ)音自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)寫文字等功能為案件審訊提供實(shí)時(shí)證據(jù)管理和談話語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫自動(dòng)識(shí)別記錄，代替原始的人工記錄書寫功能，增加辦案工作效率的同時(shí)，也加強(qiáng)了對(duì)案件的管理功能，滿足銜接司法需要，輔助提高整理筆錄工作質(zhì)量和效率的功能；智能筆錄系統(tǒng)管理模塊通過審訊/談話筆錄內(nèi)容的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別實(shí)現(xiàn)筆錄內(nèi)容的自動(dòng)生成與打印和系統(tǒng)案件的管理。智能康護(hù)功能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)審訊/談話對(duì)象在審訊/談話過程中血壓、心率、呼吸等生理參數(shù)的變化情況，防止在審訊/談話過程中身體生理參數(shù)出現(xiàn)異常。該系統(tǒng)與現(xiàn)有技術(shù)相比，通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用，以及與辦案專家的認(rèn)知相結(jié)合，可以大力提高工作效率、節(jié)省人力成本，也是我國(guó)目前最先進(jìn)的一款智能型辦案審訊/談話解決方案，在我國(guó)也首次提出并解決了一站式智能辦案審訊的技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品系統(tǒng)的成熟應(yīng)用。因此，檢信智能便攜一站式智能審訊/談話系統(tǒng)從談話、案件審訊、筆錄文檔管理等方便實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)式與一站式督察與辦案等功能的需求，可以廣泛應(yīng)用于公監(jiān)法、2、內(nèi)置功能介紹1）內(nèi)置語(yǔ)音識(shí)別功能：無(wú)需外接任何設(shè)備，開機(jī)即可使用離線語(yǔ)音識(shí)別功能。語(yǔ)音識(shí)別采用離線語(yǔ)音語(yǔ)音庫(kù)，無(wú)需接入互聯(lián)網(wǎng)，符合監(jiān)察委保密工作需求。語(yǔ)音識(shí)別率可達(dá)到95%，滿足工作使用需求，實(shí)時(shí)識(shí)別率＜0.2秒，體驗(yàn)感好。2）內(nèi)置角色分離陣列麥克風(fēng)：無(wú)需外接任何設(shè)備，配合語(yǔ)音識(shí)別服務(wù)器，開機(jī)即可實(shí)現(xiàn)聲紋的識(shí)別與應(yīng)用。3、功能參數(shù)1）采用嵌入式Linux、Windows雙系統(tǒng)操作，超薄設(shè)計(jì)，內(nèi)置筆錄系統(tǒng)，設(shè)備內(nèi)置4個(gè)1080P高清攝像頭，Linux內(nèi)置全向麥克風(fēng)陣列，Windows內(nèi)置角色分離麥克風(fēng)陣列，集語(yǔ)音微表情兩維度情緒識(shí)別、筆錄系統(tǒng)、雙光盤刻錄、視頻顯示、硬盤備份、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)裙δ苡谝惑w，安全穩(wěn)定。2）內(nèi)置語(yǔ)音識(shí)別模型，離線的語(yǔ)音識(shí)別引擎模塊，設(shè)備無(wú)需外接任何服務(wù)器即可做到離線語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫。3）內(nèi)置角色分離麥克風(fēng)，設(shè)備內(nèi)置雙角色分離陣列麥克風(fēng)，無(wú)需外接任何拾音器，配合語(yǔ)音識(shí)別引擎即可做到角色分離功能。4）采用嵌入式Linux、Windows雙系統(tǒng)操作，超薄設(shè)計(jì)，內(nèi)置筆錄系統(tǒng)，設(shè)備內(nèi)置4個(gè)1080P高清攝像頭，Linux內(nèi)置全向麥克風(fēng)陣列，Windows內(nèi)置角色分離麥克風(fēng)陣列，集雙光盤刻錄、視頻顯示、硬盤備份、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)裙δ苡谝惑w，安全穩(wěn)定。5）設(shè)備支持6路網(wǎng)絡(luò) 1080P高清視頻輸入，具有HDMI輸出接口，分辨率達(dá)到1920*1080。6）設(shè)備可支持各通道單畫面、畫中畫、三畫面、四畫面顯示模式。7）設(shè)備視頻編碼采用H.264，High Profile，H.265，的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。8）設(shè)備含有1路音頻輸入接口，音頻編碼采用AAC 48KHz采樣編碼，同時(shí)含有1路3.5監(jiān)聽接口，一路內(nèi)置揚(yáng)聲器。9）設(shè)備內(nèi)置雙光驅(qū)，將審訊（訊問）現(xiàn)場(chǎng)的音像信息，實(shí)時(shí)同步直接刻錄在光盤中。并且在刻錄前自動(dòng)格式化并檢測(cè)光盤有效性，對(duì)不符合刻錄要求的光盤自動(dòng)彈出，刻錄結(jié)束后自動(dòng)封盤。 10）嵌入式Linux內(nèi)置480G SSD硬盤，Windows內(nèi)置250GB SSD硬盤，對(duì)審訊（訊問）現(xiàn)場(chǎng)的音像信息，實(shí)時(shí)同步備份，確保數(shù)據(jù)信息安全存儲(chǔ)，同時(shí)支持外接移動(dòng)硬盤進(jìn)行實(shí) 時(shí)同步刻錄。11）設(shè)備采用雙光驅(qū)，支持直刻支持，支持4.7G單層、單面雙層8.5G實(shí)時(shí)刻錄。使用標(biāo)準(zhǔn)4.7G容量DVD光盤，刻錄時(shí)間1小時(shí)至24小時(shí)任選二、產(chǎn)品外觀展示三、語(yǔ)音微表情智能情緒識(shí)別模塊1.語(yǔ)音采集實(shí)時(shí)變換分析：實(shí)時(shí)顯示采集的波形，并顯示能量圖；同步顯示多種參數(shù)數(shù)據(jù)的二維圖形并進(jìn)行系統(tǒng)分析；*分析結(jié)果排列、保存和實(shí)時(shí)的柱形圖統(tǒng)計(jì)；錄音過程可以手動(dòng)打入標(biāo)記，方便定位查找該時(shí)間點(diǎn)；*采集過程中以及結(jié)束后，可以馬上點(diǎn)擊任何一個(gè)分析點(diǎn)，播放同步的語(yǔ)音以及視頻；問話模式下，可以不分析不需要的聲音；生成的測(cè)試案件自動(dòng)歸入錄音數(shù)據(jù)信息庫(kù)，不用導(dǎo)入即可系統(tǒng)分析。2.錄音數(shù)據(jù)信息庫(kù)管理和分析：1）管理查找所有的測(cè)試案件，可以完善案件和被測(cè)人信息，包括查找、導(dǎo)入、增加、修改、刪除操作功能，信息包括ID、姓名、年齡、性別、民族、籍貫、婚姻狀態(tài)、學(xué)歷、職務(wù)、電話、住址、案件、案情、其他、創(chuàng)建時(shí)間；*可以直接各種編碼格式的視頻文件和音頻文件；2）分析界面包含各種心理參數(shù)的二維波形圖、系統(tǒng)特征分析、參數(shù)重要性、超標(biāo)指示和排列次序、分析模式選擇、視頻顯示、統(tǒng)計(jì)報(bào)告生成，*各種心理參數(shù)是明確的中文標(biāo)識(shí)；3）數(shù)據(jù)同步性：*能繪制并同步顯示心理圖譜曲線；*語(yǔ)音以及視頻微表情同步播放分析；心理參數(shù)、系統(tǒng)特征分析、數(shù)據(jù)指示，語(yǔ)音波形圖完全同步，標(biāo)注信息可以隨時(shí)插入并同步；4）聲紋識(shí)別功能，自動(dòng)把問詢?nèi)藛T和被測(cè)人員的語(yǔ)音分離；5）語(yǔ)意識(shí)別功能，快速把說話內(nèi)容以文字的形式呈現(xiàn)；6）進(jìn)行面部表情分析，*獲得興奮、悲哀、憤怒、驚奇、懼怕、厭惡、輕蔑、關(guān)注、煩倦、困惑、心率、眼動(dòng)、微表情強(qiáng)度等參數(shù)指標(biāo)；7）*在要分析的語(yǔ)音段內(nèi)，可以一幀幀的播放視頻，觀察微表情和微反應(yīng)；8）統(tǒng)計(jì)報(bào)告可以生成為word和pdf格式，*抓取到的微表情自動(dòng)插入到報(bào)告相應(yīng)的文字下面，以圖文的方式直觀呈現(xiàn)。3.同步錄音錄像轉(zhuǎn)換工具：兼容國(guó)內(nèi)所有視頻監(jiān)控和同步錄音錄像格式，將具有獨(dú)特的壓縮算法的特殊錄像格式轉(zhuǎn)換為通用的視頻格式，便于管理、播放和選擇用于分析；4.音視頻分割程序：將長(zhǎng)時(shí)間的音頻和視頻文件分割成需要進(jìn)行分析的片段，支持所有的格式，分割完成的片段，可以直接導(dǎo)入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)并進(jìn)行分析；常見表情、微表情、微反應(yīng)圖文輔助查詢系統(tǒng)，能夠?qū)Πl(fā)現(xiàn)的行為、表情進(jìn)行查詢，練習(xí)；四、語(yǔ)音識(shí)別模塊1、本地化部署：系統(tǒng)各組件，包括語(yǔ)音識(shí)別引擎、模型訓(xùn)練工具等均能私有化部署2、接口：以API和SDK的方式提供支持HTTP協(xié)議和Websocket協(xié)議的語(yǔ)音識(shí)別調(diào)用接口3、兼容性：未來語(yǔ)音平臺(tái)軟件版本升級(jí)改造時(shí)，需要保證定制化接口的向下版本兼容4、識(shí)別效果（16K）：在普通話，且沒有明顯的電流、線路聲音和背景噪聲的情況下，整體字準(zhǔn)確率可達(dá)到90%。 驗(yàn)收音頻采樣格式：16k采樣率、16bit采樣位深、單通道。5、識(shí)別算法：采用最先進(jìn)的Dfsmn-ctc基于word進(jìn)行建模，確保識(shí)別率和并發(fā)能力均行業(yè)領(lǐng)先6、中文連續(xù)聽寫：提供中文的連續(xù)語(yǔ)音聽寫功能7、中英文混合聽寫（16K）：提供中英文詞級(jí)別混讀聽寫功能，例如：你覺得how are you doing是比較private的問題8、數(shù)字識(shí)別：提供數(shù)字串聽寫功能9、字母識(shí)別：提供字母識(shí)別功能10、標(biāo)點(diǎn)智能預(yù)測(cè)：提供標(biāo)點(diǎn)智能預(yù)測(cè)功能11、端點(diǎn)檢測(cè)：提供端點(diǎn)檢測(cè)功能，用戶語(yǔ)音的起始點(diǎn)、結(jié)束點(diǎn)檢測(cè)12、離線ASR實(shí)時(shí)率：離線場(chǎng)景下，語(yǔ)音識(shí)別引擎的處理效率。離線ASR實(shí)時(shí)率（RTF）定義為：在確保機(jī)器滿負(fù)荷的工作狀態(tài)下，語(yǔ)音引擎處理一段時(shí)長(zhǎng)為a的音頻信號(hào)所花費(fèi)的時(shí)間b，則實(shí)時(shí)率為b/a/核數(shù)該指標(biāo)約為0.1713、自主優(yōu)化能力：提供本地離線版的ASR自助優(yōu)化能力或工具；14、熱詞優(yōu)化能力：支持本地化秒級(jí)生效的熱詞自主優(yōu)化能力15、語(yǔ)言模型優(yōu)化能力：支持本地化分鐘級(jí)的大數(shù)量語(yǔ)言模型優(yōu)化能力(一般幾分鐘， 30分鐘)16、角色分離：具備自動(dòng)區(qū)分問和答2個(gè)角色的能力。并且支持自定義修改問和答的名字。五、智能筆錄系統(tǒng)模塊1、系統(tǒng)采用B/S、C/S結(jié)合的架構(gòu)，PC客戶端同時(shí)可以使用web瀏覽器訪問、桌面式應(yīng)用兩種工作模式；2、一鍵式安裝，所有的安裝文件都在一個(gè)可執(zhí)行的安裝EXE程序中，直接按照說明書一步步安裝，方便快捷；3、提供了靈活的自定義筆錄問話模板，可以自己添加，也可以導(dǎo)入以往的問話模板；4、支持離線語(yǔ)音識(shí)別，支持角色分離功能，全自動(dòng)、半自動(dòng)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字，文字自動(dòng)生成問答的談話模式；7、支持語(yǔ)音播報(bào)，支持精準(zhǔn)有感情的朗讀告知書等文字；8、支持談話筆錄問答回放；9、支持談話視頻回放；10、支持談話過程中的語(yǔ)音識(shí)別回放；12、支持同步定位談話回放視頻、語(yǔ)音識(shí)別、測(cè)謊儀數(shù)據(jù)、筆錄，回放做到最大限度還原談話全過程；14、支持導(dǎo)入導(dǎo)出筆錄模板文件，支持導(dǎo)出Word、PDF筆錄；15、支持脫網(wǎng)單機(jī)設(shè)備精致筆錄制作；16、支持快速回填過往人員的信息、支持身份證自動(dòng)讀取人員信息；17、支持省市區(qū)縣多級(jí)架構(gòu)的數(shù)據(jù)同步；18、支持對(duì)同步錄音錄像設(shè)備的實(shí)時(shí)控制；19、提供簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析；20、支持手動(dòng)/自動(dòng)檢測(cè)筆錄進(jìn)行中的狀態(tài)并進(jìn)行暫停談話操作；功能點(diǎn)1、提供用戶分角色，分前后臺(tái)登錄和管理系統(tǒng)；2、提供分用戶管理案件、筆錄的功能；3、提供一套快速問答筆錄制作功能；4、提供詳細(xì)的案件詢問筆錄的人員信息、類型、審訊信息輸入功能；5、提供方便的自定義筆錄類型、筆錄模板類型、筆錄問答類型功能；6、提供談話信息查看、談話筆錄查看、談話問答模板查看和編輯的功能；7、提供全自動(dòng)、半自動(dòng)、手動(dòng)三種談話筆錄制作的功能；8、提供精準(zhǔn)的分角色語(yǔ)音識(shí)別，語(yǔ)音轉(zhuǎn)文件功能；9、提供低延時(shí)高清晰度遠(yuǎn)程直播畫面；10、提供專業(yè)的非接觸式生理分析數(shù)據(jù)展示功能，實(shí)時(shí)監(jiān)控被詢問人的生理狀況；11、提供自定義編輯筆錄導(dǎo)出模板功能；12、提供完整的筆錄，可自定義的筆錄文件導(dǎo)出（Word、PDF）功能；13、提供告知書、筆錄問答模板、筆錄導(dǎo)出模板、談話筆錄的導(dǎo)入導(dǎo)出（Word、PDF）功能；14、提供談話視頻回放、談話筆錄回放、談話語(yǔ)音識(shí)別回放、談話身心監(jiān)護(hù)回放功能；15、提供談話回放同步并且聯(lián)動(dòng)定位視頻、筆錄、語(yǔ)音識(shí)別、身心監(jiān)護(hù)的功能；16、提供回放身心監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)排行榜，可以準(zhǔn)確定位談話過程中被詢問人的心理波動(dòng)時(shí)刻，提高工作效率；17、提供人員、筆錄、模板等相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與匯總；18、提供手動(dòng)/自動(dòng)檢測(cè)筆錄進(jìn)行中的狀態(tài)并進(jìn)行暫停操作；19、提供實(shí)時(shí)檢測(cè)各組件服務(wù)的狀態(tài)，方便判斷平臺(tái)維護(hù)；20、提供回放校準(zhǔn)錄像同步語(yǔ)音識(shí)別的同步時(shí)間；六、同步錄音錄像、雙份光盤同步刻錄系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，啟動(dòng)同步錄音錄像功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)督察、審訊辦案的全程實(shí)時(shí)保存與備份。七、智能康護(hù)功能可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)談話對(duì)象的心率、血壓、血氧等生理參數(shù)。

智能診斷憑聲音判斷心臟病日前醫(yī)療機(jī)構(gòu)的研究者發(fā)現(xiàn)，心音和心臟病之間可能存在某種關(guān)系。這意味著在未來醫(yī)生可能會(huì)把聲音分析軟件當(dāng)做一種無(wú)創(chuàng)的互補(bǔ)性診斷工具。醫(yī)療機(jī)構(gòu)并公布了研究結(jié)果。他們?cè)诠跔顒?dòng)脈顯像儀之前使用一款智能手機(jī) App 來監(jiān)測(cè)聲音信號(hào)。在這個(gè)雙盲實(shí)驗(yàn)中，有 120 個(gè)病人（患有心臟病的志愿者）和相應(yīng)的對(duì)照組參與其中。研究者識(shí)別出了一種可能使冠狀動(dòng)脈疾病發(fā)生的幾率增加 19 倍的聲音特征。研究者也識(shí)別出 13 種與冠狀動(dòng)脈疾病有關(guān)的聲音特征。當(dāng)描述一件消極的經(jīng)歷時(shí)，所記錄下來的病人聲音區(qū)別最為明顯?！斑@項(xiàng)研究表明，心音特征和冠狀動(dòng)脈疾病之間可能存在潛在的關(guān)系，”研究者在美國(guó)心臟協(xié)會(huì)科學(xué)年會(huì)的海報(bào)上寫到，“心音聲音特征分析可能輔助醫(yī)生在表現(xiàn)出胸痛的病人中預(yù)測(cè)冠狀動(dòng)脈疾病的可能性，尤其是在遠(yuǎn)程醫(yī)療的情況下。”通過使用研究語(yǔ)調(diào)，而不是講話實(shí)際內(nèi)容或語(yǔ)境的技術(shù)，這款軟件將智能手機(jī)和便攜式麥克風(fēng)設(shè)備轉(zhuǎn)換成心理健康傳感器。這家公司目前已經(jīng)推出兩款免費(fèi)面向消費(fèi)者的應(yīng)用，Moodie 和 Empath，還有一款面向臨床醫(yī)生的叫做 Beyond Clinic。這家公司把它當(dāng)作衡量情緒的一種方法，并在不同的場(chǎng)合進(jìn)行展示，比如在工作健康場(chǎng)所或市場(chǎng)調(diào)研中，甚至應(yīng)用于最近特朗普和 Megyn Kelly 之間的采訪中。今年 9 月份，推出了一個(gè)研究平臺(tái)，用戶可以在上面利用軟件來檢測(cè)身體狀況，目的在于通過各種健康相關(guān)問題的聲音來識(shí)別生理指標(biāo)。目前這家公司已經(jīng)有相關(guān)數(shù)據(jù)表明，包括帕金森或者其他神經(jīng)認(rèn)知情況在內(nèi)的疾病會(huì)對(duì)聲音產(chǎn)生更加明顯的影響。醫(yī)療機(jī)構(gòu)的這項(xiàng)發(fā)現(xiàn)是全球首例表明聲音能夠暗示身體疾病的研究。“這項(xiàng)研究已經(jīng)進(jìn)行了兩年時(shí)間，而且我們實(shí)際上還需要花更長(zhǎng)的時(shí)間才能明白其中奧義，不過，我們已經(jīng)感覺到愿景已經(jīng)不遠(yuǎn)。，“如果我們能夠找到聲音特征和生理癥狀的相關(guān)性，意味著這也可以繼續(xù)在其他領(lǐng)域進(jìn)行研究?！边@一研究也預(yù)示著聲音并不一定只能靠醫(yī)生的耳朵判斷，Mor 說，“聽起來特別的聲音不能被清晰地發(fā)出來，也不能被人類的耳朵察覺到，”他說，“這和視力有點(diǎn)類似，我們能看到特定光譜下的物體，但實(shí)際上還有更多的物體存在?！?Mor 認(rèn)為 Mayo 醫(yī)療機(jī)構(gòu)的研究有機(jī)會(huì)深入到許多治療領(lǐng)域，并且有潛力開發(fā)出一款應(yīng)用，能夠基于聲音提醒人們是否存在患有某種疾病的風(fēng)險(xiǎn)?！斑@為我們繼續(xù)研究心臟方面并且開展多中心、多語(yǔ)言研究打開了大門。”Mor 說道。

檢信，填補(bǔ)國(guó)內(nèi)語(yǔ)音心理分析系統(tǒng)開發(fā)空白 檢信智能有意集合作伙伴力量，和您一起研發(fā)語(yǔ)音、聲紋采集分析及技術(shù)開發(fā)、語(yǔ)音心理分析（語(yǔ)音情緒分析、語(yǔ)音情感分析）系統(tǒng)解決方案，以及其他應(yīng)用于心理分析領(lǐng)域、刑偵領(lǐng)域及安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的高科技產(chǎn)品技術(shù)開發(fā)，包含測(cè)謊升級(jí)產(chǎn)品、測(cè)謊輔助產(chǎn)品、聲音技術(shù)研究、眼動(dòng)/瞳孔分析等衍生系列產(chǎn)品。并樂意參與參加各類型技術(shù)研討、心理測(cè)試實(shí)驗(yàn)室建設(shè)、語(yǔ)音心理分析技術(shù)培訓(xùn)、公檢法系統(tǒng)輔助辦案等公共活動(dòng)，與各位廣大愛國(guó)同仁一起，為中國(guó)自主研發(fā)的產(chǎn)品技術(shù)科技興警、科技興國(guó)事業(yè)貢獻(xiàn)力量！