【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据监测领域，尤其涉及一种基于语音分析的广告需求确定系统及方法。
技术介绍
1、随着科技的快速发展，广告业也在不断寻求创新以更好地捕捉和满足消费者需求。在数字化营销时代，基于大数据、人工智能等先进技术的广告需求分析系统已经成为企业洞察市场、制定精准营销策略的重要工具。其中，语音分析作为一种新兴技术手段，以其直接、自然的人机交互方式，日益受到广告行业的关注和应用。然而，现有的基于语音分析的广告需求确定系统及方法在实际应用中仍存在一些局限性和不足之处，尤其是在对语音中情感信息的识别与利用方面。
2、如公开号为cn110264261a的专利公开了一种通过语音分析确定广告需求的系统及方法包括：广告平台：用于投放广告；语音提取模块：用于语音提取；语音分析模块：用于分析语音提取模块提取到的语音信息，进行识别以及重点内容提取；主控模块；接收语音分析模块识别的语音信息以及提取的重点内容，分析客户的实际需求，制定广告推广策略，并下发命令；广告推广模块：内置有广告库，接收主控模块下发的命令，按照命令将广告库内的广告推送至广告平台进行投放。
3、如公开号为cn110827074a的专利公开了采用视频语音分析进行广告投放评估的方法，包括以下步骤：步骤一、获取视频数据，并从视频数据中提取人声音频；步骤二、将人声音频进行降噪处理，得到主题音频；步骤三、将主题音频进行语音识别并提取关键字形成对主题音频的特征描述，依据特征描述进行广告投放评估；从视频数据中提取人声音频的方法为：先从视频数据中提取音频数据，再从音频数据中提取
4、以上现有技术存在以下问题：1）在嘈杂环境、方言口音、语速过快或过慢等复杂情况下，语音识别的准确性较差，2）大多数现有系统侧重于对语音中的关键词和短语进行识别，但对于语义层面的深层次理解，如隐喻、讽刺、双关语等带有情感色彩的复杂语言现象的处理能力有限，3）现有系统在进行语音分析时，往往未能充分考虑这些语境包含的情感信息导致识别的结果与原有意义相反；为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于语音分析的广告需求确定系统及方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于语音分析的广告需求确定系统及方法，该系统首先通过语音采集、降噪预处理及多源语音转化，实时将用户语音转化为标准文本，其次，文本识别单元进一步识别实体并构建用户知识图谱，实现结构化存储用户喜好，同时，情感识别单元结合多维情感分析技术，识别用户语音情感类型并量化强度，为广告推送提供精准情感标签，第四，数据挖掘与用户画像构建单元依据语音文本、情感和用户行为与兴趣间的关联得分，构建精准画像，依据画像与情感分析，确定广告推送对象并生成推送内容，最后，系统还收集用户反馈，评估广告效果并动态调整策略；本专利技术实现了基于语音分析和情感分析的精准广告推送，进一步提升了广告推送的有效性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于语音分析的广告需求确定系统，包括：语音识别模块、自然语言处理模块、语音情感分析模块、用户画像模块、广告需求确定与推送模块；
4、语音识别模块，用于采集用户多源语音信息，并将采集的用户的语音转换为标准文本信息；语音识别模块包括多源语音转化单元；多源语音转化单元用于利用深度学习算法，将多源语音信息实时转换为文本信息；
5、自然语言处理模块，用于对语音识别模块输出的文本信息进行语义分析，并根据分析结果构建用户语音信息知识图谱库；
6、语音情感分析模块，用于分析用户语音中的情感信息；语音情感分析模块包括情感识别单元和情感强度评估单元；情感识别单元用于通过多维情感识别技术，识别用户多源语音信息中的情感类型；情感强度评估单元用于对识别出的情感类型进行深度学习量化评估，获得对应情感类型的强度；
7、用户画像模块，用于根据获取的情感信息和语音信息库利用数据挖掘技术挖掘用户数据信息，构建用户画像；用户画像模块包括数据挖掘单元和用户画像构建单元；数据挖掘单元用于利用关联规则挖掘技术，根据用户语音信息知识图谱库中的数据计算用户行为和兴趣之间的综合兴趣得分；用户画像构建单元用于根据获取的用户语音信息知识图谱库、情感类型和强度以及用户行为和兴趣之间的综合兴趣得分，构建用户画像；
8、广告需求确定与推送模块，用于根据用户画像和语音情感分析模块获取的情感类型与强度得分，确定用户的广告需求，并推送对应的广告内容；广告需求确定与推送模块包括需求确定单元；需求确定单元用于通过构建的用户画像和语音情感分析模块获取的情感类型与强度得分，动态调整广告需求确定策略，并利用调整的确定策略确定用户的广告需求。
9、具体的，多源语音转化单元，采用了一种多源语音识别策略，具体步骤包括：
10、a1、利用爬虫技术爬取不同区域方言长语音数据和公开的中英文长语音数据，并利用语音编辑软件对爬取的不同区域语音数据进行剪辑，同时将剪辑后的不同区域方言语音数据和中英文语音数据集进行分帧操作，获取长度为25毫秒的语音段，并对所有获取的语音段进行文本标注、打散和去噪处理；进一步地，在本实施例中不同区域方言语音数据的标注包括对应的方言文本信息和方言对应的标准普通话文本信息；本实施例中打散是指将属于同一段方言长语音音频的语音段与属于其他方言长语音音频的语音段进行随机混合处理；
11、a2、利用声学特征处理技术对标注和打散后的语音段进行预处理，获取语音段对应的语谱图初始特征、梅尔滤波器组初始特征和梅尔频率倒谱系数初始特征，并利用原始长语音数据、语音段和对应的语谱图初始特征、梅尔滤波器组初始特征和梅尔频率倒谱系数初始特征按照8：2的比例构建语音转化训练集和验证集；
12、具体的，多源语音识别策略，具体步骤还包括：
13、a3、构建多源语音识别转化模型，并将训练集和验证集中的原始长语音数据和对应的语音段、语谱图初始特征、梅尔滤波器组初始特征和梅尔频率倒谱系数初始特征，输入到多源语音识别转化模型中的初始特征提取层中，输出1个长语音上下文特征和4个语音段初始语音特征；
14、a4、将4个语音段初始语音特征输入到融合注意力感知层内进行融合操作，获取语音段高维融合文本特征，并将获取的语音段高维融合文本特征输入到一个全连接层内，获取对应语音段文本转化数据；
15、a5、将长语音上下文特征和获取的对应语音段文本转化数据输入到transformer组合排序层内，对属于同一个原始长语音数据的语音段文本转化数据进行组合和排序，获取最终的长语音文本转换数据。
16、具体地，情感识别单元和情感强度评估单元，同时采用了一种多维语音情感识别和评估策略，具体步骤包括：
17、b1、构建多维语音情感识别模型和评估模型，并利用公开语音情感数据集对构建的多维语音情感识别模型和评估模型进行初步的预训练，获取预训练完成的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，包括：语音识别模块、自然语言处理模块、语音情感分析模块、用户画像模块、广告需求确定与推送模块；
2.如权利要求1所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述多源语音转化单元，配置了一种多源语音识别策略，具体步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述多源语音识别策略，具体步骤还包括：
4.如权利要求3所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述情感识别单元和情感强度评估单元，同时配置了一种多维语音情感识别和评估策略，具体步骤包括：
5.如权利要求4所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述多维语音情感识别和评估策略，具体步骤还包括：
6.如权利要求5所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述数据挖掘单元，计算得到用户行为和兴趣之间的综合兴趣得分的具体过程包括：
7.如权利要求6所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述动态调整广告需求确定策略
8.一种基于语音分析的广告需求确定方法，其基于权利要求1-7中任一项所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统实现，其特征在于，步骤包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，当计算机指令运行时执行权利要求8所述的一种基于语音分析的广告需求确定方法。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求8所述的一种基于语音分析的广告需求确定方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，包括：语音识别模块、自然语言处理模块、语音情感分析模块、用户画像模块、广告需求确定与推送模块；
2.如权利要求1所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述多源语音转化单元，配置了一种多源语音识别策略，具体步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述多源语音识别策略，具体步骤还包括：
4.如权利要求3所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述情感识别单元和情感强度评估单元，同时配置了一种多维语音情感识别和评估策略，具体步骤包括：
5.如权利要求4所述的一种基于语音分析的广告需求确定系统，其特征在于，所述多维语音情感识别和评估策略，具体步骤还包括：
6.如权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：余毅，冉凡高，陈德来，董绘军，许彪，
申请(专利权)人：上海通创信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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