[发明专利]一种情绪交互的方法和系统在审

专利信息
申请号: 201610580594.7 申请日: 2016-07-21
公开(公告)号: CN107645523A 公开(公告)日: 2018-01-30
发明(设计)人: 雷鸣 申请(专利权)人: 北京快乐智慧科技有限责任公司
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;G10L25/63;G06F17/27;G06F17/30
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100086 北京市海*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 情绪 交互 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种情绪交互的方法,其特征在于,包括以下步骤:

智能交互机器人与交互对象进行交互;

所述智能交互机器人采集所述交互对象的交互信息;

所述智能交互机器人将所述交互信息转换成情绪信息;

所述智能交互机器人根据所述情绪信息向所述交互对象反馈回答信息。

2.根据权利要求1所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,当所述交互信息是语音信息时,所述智能交互机器人将所述交互信息转换成情绪信息进一步包括以下步骤:

所述智能交互机器人计算所述语音信息的语速、语调和音高变化;

所述智能交互机器人根据所述语音信息的语速、语调和音高变化的特征,用预先训练好的语音情绪模型进行情绪分类,生成情绪信息。

3.根据权利要求1所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,当所述交互信息是文字信息时,所述智能交互机器人将所述交互信息转换成情绪信息进一步包括以下步骤:

所述智能交互机器人从所述文字信息中抽取文本情绪关键字特征;

所述智能交互机器人采用预先训练好的本文情绪模型进行情绪分类,生成情绪信息。

4.根据权利要求1所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,当所述交互信息是表情信息时,所述智能交互机器人将所述交互信息转换成情绪信息进一步包括以下步骤:

所述智能交互机器人将所述交互对象的表情信息转换成图片信息;

所述智能交互机器人从所述图片信息提取人脸表情特征,采用预先训练好的人脸情绪模型进行情绪分类,生成情绪信息。

5.根据权利要求1所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,当所述交互信息是肢体信息时,所述智能交互机器人将所述交互信息转换成情绪信息进一步包括以下步骤:

所述智能交互机器人将所述交互对象的肢体信息转换成图片信息;

所述智能交互机器人从所述图片信息提取肢体表现特征,采用预先训练好的肢体情绪模型进行情绪分类,生成情绪信息。

6.根据权利要求1-5中任一权利要求所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,所述智能交互机器人根据所述情绪信息向所述交互对象反馈回答信息,进一步包括以下步骤:

所述智能交互机器人根据所述情绪信息检索预先存储的对应的回答信息;

所述智能交互机器人将所述回答信息反馈给所述交互对象。

7.根据权利要求6所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,还包括以下步骤:

所述交互对象接收所述回答信息,并与所述智能交互机器人进行交互;

所述智能交互机器人采集所述交互对象的交互信息;

所述智能交互机器人将所述交互信息转换成情绪信息;

如果所述情绪信息与上次的情绪信息一样,所述智能交互机器人判断所述回答信息失效。

8.根据权利要求7所述的一种情绪交互的方法,其特征在于,还包括以下步骤:

所述智能交互机器人将所述交互信息转发给远程终端;

所述远程终端接收所述交互信息,并反馈应答信息给所述智能交互机器人;

所述智能交互机器人将所述应答信息展示给所述交互对象。

9.一种情绪交互的系统,其特征在于,包括智能交互机器人,所述智能交互机器人进一步包括信息采集单元、信息转换单元、存储单元、检索单元和展示单元,其中,

信息采集单元用于采集交互对象的交互信息;

信息转换单元用于将所述交互信息转换成情绪信息;

存储单元用于存储所述情绪信息及对应的回答信息;

检索单元用于检索所述情绪信息对应的回答信息;

展示单元用于将所述回答信息展示给所述交互对象。

10.根据权利要求9所述的一种情绪交互的系统,其特征在于,还包括远程终端,所述远程终端进一步包括信息接收单元和信息反馈单元,其中,所述信息接收单元用于接收所述智能交互机器人发来的交互信息;所述信息反馈单元用于发送应答信息给所述智能交互机器人。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京快乐智慧科技有限责任公司,未经北京快乐智慧科技有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201610580594.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top