基于机器人的智能化交互方法与流程

本发明涉及智能机器人，尤其涉及基于机器人的智能化交互方法。

背景技术：

1、随着人工智能技术的飞速发展，智能机器人在多个领域中的应用变得越来越广泛，特别是在提供健康监测、个人护理和情感支持等服务方面，智能机器人能够通过交互学习用户的需求和偏好，进而提供更为个性化和精准的服务，这不仅提高了用户体验，还极大地扩展了机器人在日常生活和专业领域中的应用范围。

2、然而，尽管现有技术已经在智能交互方面取得了一定的进展，但仍存在几个显著的技术难题亟待解决，首先，现有的智能机器人在处理带有强烈口音的语音输入时，往往难以准确识别，这限制了它们在不同地区和语言环境中的适应性，其次，机器人在理解用户情感需求和提供情感匹配响应方面的能力还相对有限，这在很大程度上削弱了用户的交互体验，最后，虽然一些机器人能够处理基本的语言输入，但在深入理解用户的具体需求和意图方面仍然存在不足，这些技术难题不仅影响了机器人服务的有效性，也限制了它们在更广泛场景中的应用潜力。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于机器人的智能化交互方法。

2、基于机器人的智能化交互方法，包括以下步骤：

3、s1：机器人通过预设的传感器阵列采集环境和用户的基础生理数据，并确立环境和用户生理状态的基线；

4、s2：基于s1采集到的环境数据，通过预设的噪声抑制技术处理用户的语音输入，以提升语音输入的信号质量；

5、s3：利用s2处理后的语音信号，采用自适应语音识别技术分析用户口音和语言习惯，调整识别策略以优化语音识别准确性；

6、s4：通过s3识别得到的文本内容和s2优化的语音特征，采用预设的情绪状态识别算法分析用户情绪状态；

7、s5：利用s1采集的生理数据与s4的情绪状态分析结果，通过综合情绪验证机制确认用户情绪，提升情绪识别的准确度，为提供情绪匹配的健康建议奠定基础；

8、s6：运用自然语言处理技术，根据s3识别的语言内容深入分析用户的需求和意图，以优化机器人的响应策略；

9、s7：基于s6的需求和意图与s5的确认的情绪状态，使用智能决策引擎设定初步的个性化交互响应；

10、s8：最后结合s4的情绪分析结果，通过情绪感知语音合成技术调整初步的个性化交互响应的语音表现形式，确保机器人的语音反馈既准确又富有同理心。

11、进一步的，所述s1具体包括：

12、s11：机器人装备的传感器阵列包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器、声音传感器用于环境数据的收集，以及心率监测器、皮肤电传感器用于测量皮肤电活动、体温传感器用于用户基础生理数据的采集；

13、s12：温度传感器和湿度传感器用于测量机器人所处环境的温度和湿度，光照传感器用于检测环境的光线强度，声音传感器用于监测环境噪音水平，通过温度、湿度、光照强度和环境噪音水平数据将共同构成环境基线数据；

14、s13：心率监测器通过光电容积脉搏波法采集用户的心率数据，皮肤电传感器通过测量皮肤表面微小电流变化来评估用户的情绪激动程度，体温传感器通过接触式或非接触式测量用户体表温度，以上数据构成用户生理基线数据；

15、s14：机器人采集的环境数据和用户生理数据通过预设算法进行分析，确定环境和用户生理状态的基线，该算法基于历史数据模型，对新采集的数据进行对比分析，以识别出当前的环境状态和用户生理状态是否在正常范围内。

16、进一步的，所述s2具体包括：

17、s21：首先利用声音传感器采集的环境噪音水平数据，通过预设的噪声抑制技术，该噪声抑制技术具体为谱减法，来减少背景噪音的影响，谱减法的基本原理是通过估计噪声的频谱，并从受噪声干扰的信号频谱中减去这个估计的噪声频谱，从而获得更清晰的语音信号，谱减法的公式为：

18、y(f)＝x(f)-λn(f)，其中，y(f)为估计的清洁语音信号频谱，x(f)为受噪声干扰的语音信号频谱，n(f)为噪声频谱估计，λ为噪声补偿因子；

19、s22：基于s21的处理结果，机器人应用自适应滤波技术优化语音信号，针对用户口音的多样性，动态调整滤波器参数以匹配特定用户的语音特征，从而提升语音识别的准确性，自适应滤波器具体通过最小均方误差算法不断调整权重，以最小化输入信号和期望输出之间的差异，该最小均方误差算法更新权重的公式为：wn+1＝wn+μ·en·xn，其中，wn是当前权重，wn+1是更新后的权重，μ是步长参数，控制学习速率，en是当前的误差信号，xn是当前的输入信号。

20、进一步的，所述s3具体包括：

21、s31：首先，利用s2处理并优化后的语音信号作为输入，采用基于深度神经网络的自适应语音识别技术，该技术通过构建一个多层的，dnn模型来处理和识别语音信号，能够捕捉复杂的语音特征与模式，具体而言，dnn模型通过输入层接收处理后的语音特征，通过多个隐藏层学习这些特征之间的非线性关系，最后通过输出层给出语音识别的结果；

22、s32：为了识别用户口音的特点和语言习惯，实施基于聚类分析的方法，具体通过将用户的语音特征向量输入到预先训练好的聚类模型中，该模型能够将语音特征归入到不同的口音和语言习惯类别中，聚类分析的公式为：

23、其中，xi为用户的语音特征向量；cj为预定义的口音和语言习惯类别；μj为类别cj的中心；d(xi,cj)为特征向量xi与类别cj的中心μj之间的距离，通过最小化每个特征向量到其类别中心的距离，确定用户口音和语言习惯的最佳匹配类别；

24、s33：基于s32的分析结果，机器人动态调整dnn模型的参数，包括权重w和偏置b，以及选择最适合用户口音和语言习惯的模型参数，具体调整过程利用梯度下降法对dnn模型进行微调，以减少预测误差并提高语音识别的准确性，微调过程中，梯度下降法更新权重的公式为：其中，wold和wnew为分别表示dnn模型中权重的当前值和更新后的值；bold为当前的偏置项；α为学习率；为损失函数j关于权重w的梯度，表示当前权重下。

25、进一步的，所述s4具体包括：

26、s41：首先，机器人综合利用从s3得到的文本内容和s2通过声音优化技术处理得到的语音特征，作为情绪状态识别算法的输入，语音特征包括音高变化、语速以及音量变化；

27、s42：采用支持向量机作为情绪状态识别的算法，支持向量机通过在高维空间中构建一个或多个超平面，以实现不同情绪状态之间的最大间隔分类，具体地，支持向量机模型的训练过程通过以下公式进行表述：

28、其中，w 2是超平面的间隔的倒数，c是正则化参数，用于控制模型的复杂度和训练误差之间的平衡，ξi是第i个样本的松弛变量，用于处理非线性可分的情况；

29、s43：基于s41的输入特征，支持向量机模型分析并识别出用户的情绪状态，包括将语音和文本特征映射到高维空间中，并根据训练好的模型判断这些特征所代表的情绪状态属于哪一类，具体分别快乐、悲伤、愤怒；

30、s44：根据s43的情绪识别结果，机器人调整其交互策略，以适应用户的情绪状态，具体对于检测到的悲伤情绪，机器人采取更加同情和安慰的交互方式；而对于快乐情绪，则采用更活泼的交互方式。

31、进一步的，所述s5具体包括：

32、s51：首先，机器人综合利用从s1采集的生理数据，包括心率、皮肤电活动和体温，与s4通过支持向量机算法分析得到的用户情绪状态结果，生理数据和情绪分析结果被视为不同维度的情绪指标，共同输入到综合情绪验证机制中；

33、s52：综合情绪验证机制采用加权融合模型，通过分配不同的权重给生理数据和情绪分析结果，综合考量两者在情绪识别中的贡献度，具体的加权融合的基本公式为：e＝w1·ephysio+w2·eemo，其中，e为最终确定的用户情绪状态，ephysio表示基于生理数据分析得到的情绪指标，eemo表示基于支持向量机算法分析文本内容和语音特征得到的情绪状态，w1和w2分别为这两类指标的权重，且w1+w2＝1；

34、s53：机器人通过调整权重w1和w2，优化加权融合模型的性能，确保生理数据和情绪分析结果在最终情绪状态确定中的适当贡献，具体过程通过交叉验证；

35、s54：根据s52和s53的加权融合模型确定的最终情绪状态e，机器人能够更准确地确认用户的情绪，进而为用户提供情绪匹配的健康建议。

36、进一步的，所述s6具体包括：

37、s61：先从s3识别得到的用户语言内容中，利用文本预处理技术进行清洗和规范化，包括去除停用词、标点符号的清除、文本分词、词干提取的步骤，旨在提取出文本数据中有价值的信息；

38、s62：应用词嵌入技术将文本转换为机器能理解的数值向量形式，具体通过预训练的词向量模型，将每个词映射到一个高维空间中的向量，以捕捉单词之间的语义关系，词嵌入转换的公式表示为：

39、vword＝we·word_index，其中，vword表示单词的向量表示，we是词嵌入矩阵，word_index是单词在词汇表中的索引；

40、s63：使用序列处理模型，具体为lstm模型，对向量化后的文本序列进行深度分析，lstm模型能够处理文本中的长距离依赖关系，准确捕捉用户意图和需求的细微差异，lstm的模型公式为：ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)，其中，ft是忘记门的激活向量，wf是权重矩阵，ht-1是前一时刻的隐藏状态，xt是当前输入，bf是偏置项，σ是激活函数；

41、s64：基于s63的深度分析结果，识别出用户的具体需求和意图，并将需求和意图的信息转换为机器人能够理解和执行的指令或查询；

42、s65：根据s64识别的用户需求和意图，机器人动态调整响应策略，选择合适的服务或信息进行回应，包括提供健康建议、执行用户请求的任务或回答用户的查询。

43、进一步的，所述s7具体包括：

44、s71：整合s6中分析得到的用户需求和意图信息以及s5中确认的用户情绪状态，作为智能决策引擎的输入，具体进行格式化处理，确保能够被决策引擎有效识别和处理；

45、s72：智能决策引擎基于预设的决策规则进行工作，该规则根据用户的情绪状态和需求意图的不同组合，映射到不同的响应策略上，决策规则用条件逻辑表达式来表示，形式如下：

46、如果conditionemotion且conditionintent时，则reseponsestrategy，

47、其中，conditionemotion表示用户情绪状态的条件，conditionintent表示用户需求和意图的条件，reseponsestrategy是根据这些条件选择的响应策略；

48、s73：决策引擎通过评估所有条件组合，使用决策树模型中的分类算法，来确定最适合当前用户状态的响应策略，决策树的模型会按照用户情绪和需求的优先级对响应策略进行排序，并选择最优策略，该决策模型的选择公式为：

49、r＝f(e，i)，其中，r是选择的响应策略，e是用户的情绪状态，i是用户的需求和意图，f是决策模型的函数；

50、s74：根据s73选定的响应策略，智能决策引擎生成初步的个性化交互响应，包括生成相应的文本回复、执行预定的动作或提供相关的信息和服务，以满足用户的需求。

51、进一步的，所述s8具体包括：

52、s81：基于s4中得到的用户情绪状态分析结果，选择语音合成参数，包括语调、语速、音量和语音情感色彩，其中每种情绪状态都对应一组语音合成参数，用以模拟人类在表达该情绪时的语音特征；

53、s82：应用以下语音合成参数调整公式来精确控制语音输出的情绪表现：

54、p＝p0+δp(e)，

55、s＝s0+δs(e)，

56、v＝v0+δv(e)，其中，p代表调整后的语调，s代表调整后的语速，v代表调整后的音量，e代表用户的情绪状态，p0、s0和v0分别是语调、语速和音量的基线值，δp(e)、δs(e)和δv(e)是基于情绪e进行调整的增量值；

57、s83：利用情绪感知的语音合成技术根据设定的参数语调p、语速s和音量v生成具有情绪色彩的语音反馈的过程，具体通过以下公式表示：

58、y(t)＝tts(x；θ(p，s，v))，其中，y(t)表示最终生成的语音信号作为时间t的函数，tts代表文本到语音转换的过程，x是输入的文本内容，参数θ(p，s，v)代表由语调p、语速s和音量v构成的参数向量，参数是基于用户情绪状态e预先调整过的，用于控制生成语音的情绪色彩，通过调整参数能模拟不同的情绪表达，以匹配用户的情绪状态；

59、s84：在语音输出生成之前,采用基于深度学习的情绪预测模型对生成的语音进行情绪表达的预评估，以确保与用户情绪状态的一致性的过程，具体评估公式为：epredicted＝em(y(t)；φ)，其中，em代表用于预测语音情绪表达的模型，y(t)是根据s83生成的语音信号，φ代表em模型的参数，epredicted是模型基于生成的语音信号y(t)预测出的情绪表达，这个预测结果将被用来与用户实际的情绪状态e进行比较，当epredicted与e不匹配时，则需要回到s83，通过调整θ(p，s，v)中的参数来重新生成语音，直到达到满意的情绪表达匹配为止。

60、本发明的有益效果：

61、本发明，通过采用先进的自然语言处理和自适应语音识别技术，显著提高了机器人处理带有各种口音的语音输入的能力，这种技术的应用不仅提升了语音识别的准确率，还增强了机器人在不同地区和语言环境中的适应性和可用性，通过精确捕捉和理解用户的语音指令，机器人能够为更广泛的用户群体提供更加高效和个性化的服务，极大地扩展了其应用范围。

62、本发明，通过整合情绪分析技术，使得机器人能够准确识别和理解用户的情绪状态，并根据这些情绪状态提供符合情感需求的个性化响应，这种情绪感知的交互方式不仅深化了机器人与用户之间的情感连接，也极大地提升了用户的交互体验，用户能够感受到机器人的同理心和关怀，从而建立起更加积极和持久的交互关系。

63、本发明，智能决策引擎和情绪感知语音合成技术的应用，本发明能够根据用户的需求和情绪状态动态调整交互响应的语音表现形式，确保机器人的语音反馈既准确又充满同理心，这不仅增强了语音交互的自然性和真实感，也为用户提供了更加丰富和满意的交互体验，通过这种高度个性化和情感化的交互方式，本发明进一步提升了智能机器人在个人护理、健康监测等领域的应用价值，有助于促进智能机器人技术的普及和发展。