摘要
本发明提供了一种基于语音识别的社交聆听方法及装置,属于社交媒体数据处理与语音识别交叉技术领域。该方法包括:从社交媒体平台实时采集语音内容,对采集的语音内容进行格式统一转换、噪声滤除及音频切片预处理,得到标准化语音数据;利用深度学习语音识别模型,结合分层解码、噪声抑制及语境感知技术,将标准化语音数据转化为文本数据;对标准化语音数据及文本数据进行多模态情感与情绪分析、多语言及方言适配处理,得到多维度分析结果;通过交互式看板呈现分析结果,同时监控实时语音数据,发现异常情绪或敏感话题时触发警报并生成报告。本发明突破了传统社交聆听系统依赖文本数据的局限,提升了语音数据处理的精准性、实时性及多语言适配能力。
技术关键词
聆听方法
语音识别模型
社交媒体平台
实时语音
多语言
情感分类模型
数据
递归神经网络
文本
接口适配技术
多模态情感分析
声学特征分析
时间序列预测模型
特征迁移学习
背景噪声环境
看板
卷积神经网络提取
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