[发明专利]一种AI场景定位引擎的实现方法

说明书

本发明涉及服务领域，具体涉及一种AI场景定位引擎的实现方法，包括如下步骤：S1、基础信息存储：对表达不同情感的情绪化词汇进行分类存储，并将用户处于不同情绪下的语速、分贝、常用情绪词汇进行条件限定，然后将用户在不同状态下的动作信息进行分别存储，再存储用户处于不同情况和状态下的场景对话模型；S2、用户信息和位置信息获取：对用户的语音信息、面部表情信息和动作信息分别进行采集；S3、用户信息和位置信息处理分析：根据存储的基础信息和语音信息分析该语音信息所含情绪生成语音情绪信息。本方案对用户的情绪进行了判断分析，便于输入语音信息的解析准确性。

技术领域

本发明涉及服务领域，具体涉及一种AI场景定位引擎的实现方法。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

对于人工智能的运用，公开号为CN107154261A的中国专利文件便公开了一种基于BP神经网络的人工智能优化方法，用户针对人工智能系统中的各操作，分别在人工智能系统中输入相应的命令，通过人工智能系统建立操作和命令集映射对，作为BP神经网络的原始训练集，对BP神经网络进行训练，所述命令为用户输入的原始命令信息，人工智能系统对其进行预处理及特征参数提取，将提取的特征参数值输入到BP神经网络的输入端；在操作和命令集映射对创建的过程中，将用户输入的命令作为原始训练集，人工智能在执行命令的过程中出错误的概率变小，执行速度快、准确度高，多种命令可以控制同一个操作，使人工智能的使用更加方便，提高了人工智能的效率值。

上述方法是通过用户在人工智能系统中输入的命令建议相应的命令集映射对作为BP神经网络的原始训练集，以此来实现人工智能，但是上述方法中没有针对用户的情绪和表情进行分析，也没有对输入命令中所含情感进行分析，而中国的语音同一个词或同一句话用不同的语气、语速、断句方式说出，表达的意思可能完全的不同，若没有对输入的命令进行情感分析，容易导致分析结果错误。

发明内容

本发明的解决的技术问题在于提供一种AI场景定位引擎的实现方法，以解决现有人工智能系统没有对用户输入信息所含情感进行分析导致分析结果容易出错的问题。

本发明提供的基础方案为：一种AI场景定位引擎的实现方法，包括如下步骤：

S1、基础信息存储：对表达不同情感的情绪化词汇进行分类存储，并将用户处于不同情绪下的语速、分贝、常用情绪词汇进行条件限定，然后将用户在不同状态下的动作信息进行分别存储，再存储用户处于不同情况和状态下的场景对话模型；

S2、用户信息和位置信息获取：对用户的语音信息、面部表情信息和动作信息分别进行采集；

S3、用户信息和位置信息处理分析：根据存储的基础信息和语音信息分析该语音信息所含情绪生成语音情绪信息；然后根据存储的基础信息判断用户的面部表情信息所代表的情绪生成面部表情情绪判断信息，再判断用户的动作信息所代表的状态信息；

S4、场景对话输出：根据语音情绪信息、面部表情情绪判断信息和状态信息判断属于用户的情绪，然后根据判断结果寻找对应的场景对话模型，并将场景对话模型中的对话信息进行语音输出。

本发明的优点在于：本方案通过对用户的语音信息、面部表情信息和动作信息判断用户的情绪，与现有只根据输入的命令内容为判断基准相比，能增加判断的准确性；对语音信息进行情绪判断时，不限制于只针对语音信息内容进行分析，还对用户的语速和分贝进行分析，进一步增加了判断的准确性；在对话信息输出时将对话信息进行语音输出，可以和用户实现聊天功能，增加用户的体验感。