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龙图腾网获悉中国移动通信集团天津有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利语音情感识别方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115731946B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110983998.1，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权语音情感识别方法、装置、设备及存储介质是由赵东明;田雷;石理;刘静;陈晨设计研发完成，并于2021-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音情感识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种语音情感识别方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中对语音情感的识别准确性较低的问题。该方法包括：获取待识别的语音数据；提取语音数据对应的多模态情感特征数据包括语音数据的语音情感特征数据、语音数据对应的文本数据的文本情感特征数据中的至少一项；确定用于进行情感分类的支持向量机分类器的优化参数；优化参数为利用基于混沌扰动和或柯西变异扰动的猫群算法对支持向量机分类器的初始模型参数进行优化后得到的模型参数；将多模态情感特征数据和优化参数输入支持向量机分类器，以得到语音数据对应的情感类别。该技术方案能够更加精确的识别出语音数据对应的情感类别，提高了语音情感识别的准确率。

本发明授权语音情感识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音情感识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别的语音数据； 提取所述语音数据对应的多模态情感特征数据；所述多模态情感特征数据包括以下至少一项：所述语音数据的语音情感特征数据、所述语音数据对应的文本数据的文本情感特征数据； 确定用于进行情感分类的支持向量机分类器的优化参数；所述优化参数为利用基于混沌扰动和柯西变异扰动的猫群算法对所述支持向量机分类器的初始模型参数进行优化后得到的模型参数； 将所述多模态情感特征数据和所述优化参数输入所述支持向量机分类器，以使所述支持向量机分类器对所述语音数据进行情感识别，得到所述语音数据对应的情感类别； 获取待识别的语音数据之前，还包括： 确定当前迭代的猫群数据；其中，各只猫分别对应一组惩罚参数； 计算所述各只猫的适应度值； 根据各只猫的适应度值，对所述猫群数据进行所述混沌扰动和所述柯西变异扰动，得到目标猫群数据，包括： 从多个所述适应度值中确定出最优适应度值，确定所述最优适应度值对应的所述惩罚参数为当前迭代的第一最优解； 对所述第一最优解进行混沌变换，得到混动扰动后的第二最优解； 确定各只猫分别对应的所述适应度值中的最差适应度值，并利用所述第二最优解替换所述最差适应度值对应的所述惩罚参数，得到混沌扰动后的第一猫群数据； 针对混沌扰动后的所述第一猫群数据，计算各只猫的平均适应度值； 根据所述平均适应度值以及所述猫的数量，计算所述第一猫群数据对应的猫群群聚程度； 判断所述第一猫群数据对应的猫群群聚程度是否小于预设阈值； 若是，则根据所述适应度值由高到低的顺序对各只猫进行排序，筛选出排序靠前的预设比例只猫，对所述预设比例只猫对应的所述惩罚参数进行柯西变异扰动，得到局部猫群数据；利用所述局部猫群数据替换所述第一猫群数据中的相应数据，得到柯西变异扰动后的第二猫群数据； 计算所述第二猫群数据对应的猫群群聚程度； 判断所述第二猫群数据对应的猫群群聚程度是否小于所述预设阈值； 若是，则再次对所述第二猫群数据进行柯西变异扰动，直至柯西变异扰动后得到的第三猫群数据对应的猫群群聚程度小于所述预设阈值； 若否，则确定所述第二猫群数据为所述目标猫群数据； 若所述第一猫群数据对应的猫群群聚程度不小于预设阈值，则确定混沌扰动后的所述第一猫群数据为所述目标猫群数据。

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