摘要
本发明提供了一种基于VSA的审批方法、系统、设备和存储介质,涉及计算机应用技术领域。所述基于VSA的审批方法包括:获取用户的初始音频数据;对初始音频数据进行预处理得到预处理后的标准音频数据;根据所述标准音频数据分层提取15维声音特征信息;根据所述15维声音特征信息对初始模型进行训练得到分层深度学习模型;根据用户的审批请求获取待审批音频数据并将待审批音频数据输入所述分层深度学习模型,所述分层深度学习模型输出审批结果。采用本发明的审批方法,通过非结构化的用户音频数据获取声学特征并建立非结构化数据信用模型,可以为无征信记录客户提供评估依据,并且,通过对实时的待审批音频数据进行分析,能够实现实时动态风险评估。
技术关键词
风险评分模型
音频
深度学习模型
深度神经网络DNN模型
Lyapunov指数
多模态特征融合
计算机可读指令
稳态噪声
分层
机器学习算法
情感特征
录音设备
特征信息提取
模型训练模块
采样率
可读存储介质
数据获取模块
声学特征
计算机程序产品