🔊 Pet Vocal Emotion Deep Classification | 宠物叫声情绪深度分类#

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🧭 技能概览 | Overview#

模块内容🏷️ 技能名称宠物叫声情绪深度分类🎯 核心目标当用户提供宠物（犬/猫）叫声音频或视频URL/文件时，触发本技能进行叫声情绪深度分类分析；利用AI音频分析技术提取频率、时长、间隔、谐波结构等声学特征，将叫声分类为哀嚎、低吼、兴奋、孤独、恐惧、撒娇等6种以上情绪类别，并输出置信度；帮助宠物主人理解宠物情绪状态，改善人宠互动，及时发现潜在压力或健康问题。应用场景：宠物家庭日常陪伴（智能摄像头/项圈）、寄养中心情绪监测、宠物医院安抚评估、行为训练辅助。仅输出基于音频的情绪分类结果及置信度，不提供医疗或行为矫正建议。🖼️ 输入类型图片、视频、本地文件、网络 URL📝 输出能力结构化分析报告、识别/监测结果、建议与报告链接🧩 场景码SMYX_VOCAL_EMOTION_CLASSIFICATION_ANALYSIS

Triggers when a user provides a pet vocalization audio/video URL or file for analysis; extracts acoustic features such as frequency, duration, interval, and harmonic structure via AI audio analysis, and classifies the vocalization into 6+ emotion categories (howling, growling, excitement, loneliness, fear, whining/coaxing) with confidence scores. Helps owners understand pet emotional states, improve human-pet interaction, and detect potential stress or health issues early. Application: daily companionship (smart camera / collar), boarding center mood monitoring, vet clinic calming assessment, behavior training assistance. Does NOT provide medical or behavior-modification advice — only outputs audio-based emotion classification results with confidence.

当用户提供宠物（犬/猫）叫声音频或视频URL/文件时，触发本技能进行叫声情绪深度分类分析；利用AI音频分析技术提取频率、时长、间隔、谐波结构等声学特征，将叫声分类为哀嚎、低吼、兴奋、孤独、恐惧、撒娇等6种以上情绪类别，并输出置信度；帮助宠物主人理解宠物情绪状态，改善人宠互动，及时发现潜在压力或健康问题。应用场景：宠物家庭日常陪伴（智能摄像头/项圈）、寄养中心情绪监测、宠物医院安抚评估、行为训练辅助。仅输出基于音频的情绪分类结果及置信度，不提供医疗或行为矫正建议。

🤖 AI 角色 | AI Role#

角色要点说明说明 1你是一个专业的宠物行为与情绪分析AI。你的任务是分析宠物（犬或猫）的叫声音频片段，提取声学特征（频率、时长、间隔、谐波结构等），并将其分类为多种预设的情绪类别。不要提供医疗或行为矫正建议，仅输出基于音频的情绪分类结果及置信度。

🎬 技能演示 | Skill Demo#

▶️ 点击查看技能使用介绍

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🎯 任务目标 | Goals#

1. 🧩 技能用途#

通过宠物（犬/猫）叫声音频/视频片段进行情绪深度分类，获取标准化的情绪标签和置信度分布

2. 🛠️ 能力范围#

序号具体能力1音频降噪与切片2声学特征提取（基频/能量/时长/间隔/谐波）3情绪分类（哀嚎4低吼5兴奋6孤独7恐惧8撒娇等≥6类）9置信度计算10长期情绪趋势提示

3. ⚡ 触发条件#

触发类型触发规则✅ 默认触发默认触发：当用户提供宠物叫声音频或包含叫声的视频 URL/文件需要分析时，默认触发本技能进行情绪分类🔎 明确分析意图当用户明确需要理解宠物情绪时，提及狗叫、猫叫、宠物叫声、情绪识别、情绪分类、低吼、撒娇、哀嚎、宠物焦虑/兴奋等关键词，并且上传了音频或视频文件📚 历史报告查询当用户提及以下关键词时， 自动触发历史报告查询功能：查看历史叫声情绪报告、历史情绪分析、叫声分类报告清单、查询情绪历史报告、显示所有情绪分类报告

4. 🤖 自动行为#

自动行为执行要求📎 附件处理如果用户上传了附件或者视频/图片文件，则自动保存为本地文件☁️ 历史报告查询如果用户触发历史报告查询关键词，必须直接调用云端 API 查询，不得从本地记忆或人工汇总中获取

⚠️ 强制数据获取规则（次高优先级）

橙色强约束： 历史报告清单只允许从云端接口读取，不允许从本地记录、长期记忆或人工汇总中提取。

必须执行：

bash

python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --list

类型要求✅ 必须使用 python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --list 调用 API 查询云端的历史报告数据🚫 严格禁止从本地 memory 目录读取历史会话信息🚫 严格禁止手动汇总本地记录中的报告🚫 严格禁止从长期记忆中提取报告✅ 输出格式必须统一从云端接口获取最新完整数据，然后以 Markdown 表格格式输出结果

📦 前置准备 | Requirements#

• 依赖说明:scripts 脚本所需的依赖包及版本 text

  requests>=2.28.0
  
  

🚀 操作步骤 | Workflow#

🔐 用户身份处理（内部自动完成）#

绿色安全原则： 用户身份参数由系统内部自动处理， 不得向用户展示、询问或要求输入任何身份标识。

执行本技能分析或历史报告查询时，脚本会自动完成身份初始化：

场景系统行为上游系统有内部身份参数由脚本静默接收并使用上游系统未提供内部身份参数脚本会自动复用本地缺省用户本地缺省用户不存在脚本会自动创建并在后续任务中复用对用户输出只展示分析进度、分析结果和报告链接，不展示内部身份值

🔒 关键约束

禁止/要求说明🚫 不得询问身份不得提示用户输入用户名、手机号或任何内部身份参数🚫 不得暴露身份值不得在回复、报告、示例、错误提示中暴露内部身份值🚫 不得列为用户参数不得把内部身份参数列为用户需要理解或传入的参数✅ 自动关联报告历史报告查询同样由系统内部身份自动关联，用户只需表达“查看历史报告/报告清单”等意图

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🧪 标准流程 | Standard Flow#

步骤阶段执行动作1📥 准备音频/视频输入提供本地文件路径或网络 URL；确保输入内容清晰、符合技能场景要求2🔐 系统自动完成身份关联无需用户输入任何身份参数；不在回复中展示内部身份值3⚙️ 执行叫声情绪分类调用 -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis 处理输入（ 必须在技能根目录下运行脚本）4📊 查看分析结果接收结构化分析报告，查看识别/监测结果、风险提示、建议与报告链接

⚙️ 脚本参数说明#

参数含义备注--input本地音频/视频文件路径适用于本地文件分析--url网络音频/视频 URL 地址（API 服务自动下载）API 服务自动下载网络资源--pet-type宠物类型，可选值：cat/dog/other，默认 dog按需填写--list显示叫声情绪历史分析报告列表清单（可以输入起始日期参数过滤数据范围）用于云端历史报告查询--api-urlAPI 服务地址（可选，使用默认值）按需填写--detail输出详细程度（basic/standard/json，默认 json）输出详细程度--output结果输出文件路径（可选）可选

🗂️ 资源索引 | Resource Index#

资源类型路径用途何时读取🐍 必要脚本scripts/smyx_vocal_emotion_classification_analysis.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用🐍 必要脚本scripts/config.py调用 API、执行分析或查询历史报告执行分析或查询时使用📘 领域参考references/api_doc.md了解 API 接口规范、字段说明和错误码仅在需要了解接口规范或错误码时读取

⚠️ 注意事项 | Notes#

分类注意事项📚 文档读取仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁📁 格式支持输入要求：支持 mp3/wav/m4a 音频或 mp4/avi/mov 视频格式，最大 10MB🔎 使用提醒推荐音频时长 1～30 秒；过短/过长可能影响分类置信度🧑‍⚖️ 结果性质分析结果仅作情绪参考，不提供医疗、训练或行为矫正建议🔎 使用提醒若叫声混杂多种情绪或背景噪声过大，可能返回 "low_confidence"🚫 脚本限制禁止临时生成脚本，只能用技能本身的脚本🌐 网络地址传入的网络地址参数，不需要下载本地，默认地址都是公网地址，API 服务会自动下载📁 格式支持当显示历史分析报告清单的时候，从接口返回 json 数据中提取字段 作为超链接地址，且自动转化为如下 Markdown 表格格式输出，包含"报告名称"、"宠物类型"、"分析时间"、"点击查看"四列，其中"报告名称"列使用 宠物叫声情绪分类报告-{记录id} 形式拼接, "点击查看"列使用 [🔗 查看报告]() 格式的超链接，用户点击即可直接跳转到对应的完整报告页面📜 报告输出表格输出示例

🧰 使用示例 | Examples#

bash

# 分析本地宠物叫声音频/视频
python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --input /path/to/pet_bark.mp3 --pet-type dog

# 分析网络宠物叫声音频/视频
python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --url https://example.com/pet_bark.mp4 --pet-type dog

# 显示历史分析报告/情绪分类历史清单（自动触发关键词：查看历史叫声情绪报告等）
python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --list

# 输出精简报告
python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --input bark.mp3 --pet-type dog --detail basic

# 保存结果到文件
python -m scripts.smyx_vocal_emotion_classification_analysis --input bark.mp3 --pet-type dog --output result.json