本发明涉及信息，尤其涉及一种数字会议数据处理方法及系统。
背景技术：
1、在商业谈判会议中，如何准确理解和分析语音数据中蕴含的丰富信息，是一个复杂而关键的技术挑战。会议过程中，参与者的语气、情绪和态度往往随时间动态变化，这些微妙的变化可能暗示着谈判进程的重要转折。然而，传统的语音分析方法难以捕捉这些细微的语气变化，更无法将其与会议主题、参与者情绪和整体氛围联系起来。如何从连续的音频流中提取有价值的语音特征，并将其与语气、情绪等高层语义信息关联，是一个亟待解决的问题。此外，会议进程中的关键转折点往往隐藏在海量数据中，如何及时识别这些转折点并作出相应反应，也是一个重要挑战。同时，不同类型的会议可能呈现出不同的语音模式和情绪特征，如何构建一个通用而又能适应具体场景的分析模型，是实现高精度会议语音分析的关键所在。这一系列相互关联的技术难题，共同构成了商业谈判会议语音数据智能分析的核心挑战。
技术实现思路
1、本发明提供了一种数字会议数据处理方法，主要包括：
2、提取音频流中语音停顿时长、语音停顿频率、重音词汇出现位置、重音词汇出现频率语音特征参数，得到语音特征向量；
3、对语音特征向量进行时序分析，识别语音中的语调升高幅度、语调降低幅度、语调平稳度变化关键特征数据，得到语气类型标签序列；
4、采用循环神经网络模型，以语音特征向量和语气类型标签序列为输入，以语气表示向量为输出；
5、基于商业谈判语气－会议主题映射模型解析语气表示向量，若语气－主题映射变化，则判定会议主题发生切换，触发会议进程阶段转换标记；
6、基于商业谈判语气－情绪映射模型解析语气表示向量，若与会人员情绪波动幅度超过阈值，则触发关键决策节点出现或争议话题引入的标记；
7、基于商业谈判语气－会议气氛映射模型解析语气表示向量，评估会议气氛，若会议气氛变化幅度超过阈值，则判定会议进入吵架阶段，触发相应预警；
8、分别对语气与主题、情绪、气氛之间的解析结果进行聚类分析，识别会议主题切换、与会人员情绪波动、会议气氛突变转折点，触发转折点发生标记；
9、根据转折点标记动态调整数据参数，包括调整语音特征参数、更新语气类型库的类别体系、微调语气－主题/情绪/气氛映射模型的解析规则。
10、本发明提供了一种数字会议数据处理系统，主要包括：
11、语音特征提取模块，用于提取语音停顿时长、重音词汇等语音特征参数；
12、时序分析模块，用于分析语调升降幅度和平稳度变化，生成语气类型标签序列；
13、循环神经网络模块，用于将语音特征向量和语气标签序列输入，输出语气表示向量；
14、语气解析模块，用于解析语气表示向量，判定会议主题切换、情绪波动和会议气氛变化；
15、聚类分析模块，用于对解析结果进行聚类分析，识别会议主题切换、情绪波动和气氛突变的转折点；
16、数据参数动态调整模块，用于根据转折点标记，调整语音特征参数，更新解析规则。
17、本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
18、本发明公开了一种数字会议数据处理方法及系统。该方法通过深度学习模型对音频流数据进行预处理，提取语音特征参数并归一化处理。然后利用卷积神经网络进行时序分析，识别语调变化特征，结合预设语气类型库进行分类标注。再采用注意力机制的循环神经网络，融合语音特征和语气标签，输出综合语气表示向量。通过预先建立的映射模型，解析语气表示向量判断会议主题切换、与会人员情绪波动和会议气氛变化。利用滑动时间窗口技术进行动态聚类分析，识别重要转折点并触发预警。本发明还可根据转折点动态调整分析参数，实现自适应优化，提升商业谈判会议语音数据的理解和分析精度。
1.一种数字会议数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取音频流中语音停顿时长、语音停顿频率、重音词汇出现位置、重音词汇出现频率语音特征参数，得到语音特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对语音特征向量进行时序分析，识别语音中的语调升高幅度、语调降低幅度、语调平稳度变化关键特征数据，得到语气类型标签序列，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述采用循环神经网络模型，以语音特征向量和语气类型标签序列为输入，以语气表示向量为输出，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于商业谈判语气－会议主题映射模型解析语气表示向量，若语气－主题映射变化，则判定会议主题发生切换，
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于商业谈判语气－情绪映射模型解析语气表示向量，若与会人员情绪波动幅度超过阈值，则触发关键决策节点出现或争议话题引入的标记，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于商业谈判语气－会议气氛映射模型解析语气表示向量，评估会议气氛，若会议气氛变化幅度超过阈值，则判定会议进入吵架阶段，触发相应预警，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述分别对语气与主题、情绪、气氛之间的解析结果进行聚类分析，识别会议主题切换、与会人员情绪波动、会议气氛突变转折点，触发转折点发生标记，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据转折点标记动态调整数据参数，包括调整语音特征参数、更新语气类型库的类别体系、微调语气－主题/情绪/气氛映射模型的解析规则，包括：
10.一种数字会议数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
