專利摘要顯示，本申請(qǐng)屬于人工智能領(lǐng)域與金融科技領(lǐng)域，涉及一種基于人工智能的情感識(shí)別方法，包括：調(diào)用教師模型與學(xué)生模型；基于獲取的語(yǔ)音樣本數(shù)據(jù)對(duì)教師模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取聯(lián)合嵌入與訓(xùn)練輸出，并基于訓(xùn)練輸出生成教師模型的第一損失；基于語(yǔ)音樣本數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)生模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲取指定語(yǔ)音嵌入；基于聯(lián)合嵌入與語(yǔ)音嵌入生成學(xué)生模型的第二損失；基于第一損失與第二損失生成綜合損失；基于綜合損失對(duì)學(xué)生模型進(jìn)行優(yōu)化得到目標(biāo)情感識(shí)別模型基于目標(biāo)情感識(shí)別模型對(duì)目標(biāo)語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行情感識(shí)別處理。本申請(qǐng)還提供一種基于人工智能的情感識(shí)別裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。此外，情感識(shí)別結(jié)果可存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈中。本申請(qǐng)能有效提高語(yǔ)音情感識(shí)別處理的效率與準(zhǔn)確率。

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