基于语音的人格特征预测方法

摘要：

本发明公开了一种基于语音的人格特征预测方法，其实施步骤如下：针对多个参考测定人进行人格评估测定得到多项人格特征因素评分值；采集参考测定人的语音片段并提取多项声学韵律特征，提取多项统计特征值；建立语音人格预测机器学习模型，将每一个参考测定人的多项人格特征因素评分值及统计特征值分别输入语音人格预测机器学习模型进行训练；采集测定人的语音片段，提取声学韵律特征和统计特征，输入语音人格预测机器学习模型得到各项声学韵律特征对应的多项人格特征因素评分值，将每一项特征的所有人格特征因素评分值加权求和得到测定人的多项人格特征因素评分值并输出。本发明具有预测素材采集简便、预测过程快捷、效果客观准确的优点。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN201310329295.2

申请日期：2013-07-31

公开/公告号：CN103440864A

公开/公告日：2013-12-11

主分类号：G10L15/08(2006.01)I

申请/专利权人:湖南大学

发明/设计人:赵欢;张希翔;陈佐;郑睿

主申请人地址:410082 湖南省长沙市河西岳麓山

专利代理机构:湖南兆弘专利事务所 43008

代理人:赵洪%谭武艺

国别省市代码:湖南;43

权利要求：

一种基于语音的人格特征预测方法，其特征在于实施步骤如下：1）建立语音人格预测机器学习模型：针对选择的多个参考测定人进行人格评估测定得到作为参考测定人的人格特征因素真实基准评分的多项人格特征因素评分值；采集多个所述参考测定人正常发音语音的语音片段，对所述语音片段进行预处理并提取多项声学韵律特征，提取所述声学韵律特征的多项统计特征值；建立包含声学韵律特征到人格特征因素评分值映射关系的语音人格预测机器学习模型，将每一个参考测定人的多项人格特征因素评分值以及语音片段各项声学韵律特征对应的多项统计特征值分别输入所述语音人格预测机器学习模型进行训练；2）人格特征预测：采集测定人的正常发音语音得到待预测的语音片段，对所述语音片段进行预处理并提取多项声学韵律特征和对应的多项统计特征，将所述多项声学韵律特征以及对应的多项统计特征输入所述语音人格预测机器学习模型进行人格特征因素评分值回归分析得到各项声学韵律特征和统计特征对应的多项人格特征因素评分值，分别将每一项特征对应的所有人格特征因素评分值加权求和，最终得到测定人的的多项人格特征因素评分值并输出。