预测情感状态的方法和机器人技术

提供了一种机器人预测情感状态的方法。该方法包括：确定第一用户的第一情感状态，该第一情感状态是该第一用户在第一时刻的情感状态；根据该第一情感状态和第一情感预测模型预测第二情感状态，该第二情感状态是该第一用户在第二时刻的情感状态，该第二时刻在第一时刻之后；根据该第二情感状态向该第一用户输出响应。本发明专利技术实施例的机器人预测情感状态的方法，通过第一用户在第一时刻的情感状态和第一情感预测模型，能够预测出下一时刻该第一用户的情感状态，为会话双方提供及时的预警或沟通技巧建议，从而进一步提高会话效果，增强用户体验。

Method and robot for predicting emotional state

A method for predicting emotional states is provided. The method includes determining a first user first emotional state, the first emotion is the first user emotional state at the first time; according to the first emotional state and emotional first prediction model to predict the second emotional state, the second emotional state is the first user emotional state at the second time, the second time in the first time in response to the first user; the output according to the second emotional state. The prediction method of the emotional state of the embodiment of the invention of the robot, the first user emotional state in the first time and the first emotion prediction model can predict the next moment the first user's emotional state, to provide timely warning or advice to both sides of the conversation and communication skills, so as to further improve the effect of the session, to enhance the user experience.

【技术实现步骤摘要】
预测情感状态的方法和机器人
本专利技术实施例涉及人工智能领域，更具体地，涉及人工智能领域中预测情感状态的方法和机器人。
技术介绍
随着人工智能的不断发展，新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的情感连接能力，这样才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。换句话说，人工智能不应该仅仅是普通的智力工具，人工智能的发展路径也不应该一味沿着理性的路线前行，而是应该落在感性和理性的交叉区域。情感计算在人工智能的发展过程中将发挥至关重要的作用，我们也看到了越来越多的具有“情感”的产品，但这仅仅是一个开始，面对人类情感这个异常复杂的问题，人工智能还有很长的路要走。现有的技术有提到机器人如何感知交流细节，从而输出语音及响应的动作，并且在第二次检测到与人的交流细节后，相比于第一次输出的一个方面的动作或表情，输出两个以上的表情。然而，现有技术中机器人在感知到交互对象的交流细节后，通过智能引擎计算出当前时刻的情感状态并适配出合适的交互方式和内容，不能够对于交互对象下一时刻情感状态做出预测。为了增强用户体验，人工智能领域中亟需提出一种预测交互对象下一时刻情感状态本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人预测情感状态的方法，其特征在于，所述方法包括：机器人确定第一用户的第一情感状态，所述第一情感状态是所述第一用户在第一时刻的情感状态；所述机器人根据所述第一情感状态和第一情感预测模型预测第二情感状态，所述第二情感状态是所述第一用户在第二时刻的情感状态，所述第二时刻在所述第一时刻之后；所述机器人根据所述第二情感状态向所述第一用户输出响应。

【技术特征摘要】
1.一种机器人预测情感状态的方法，其特征在于，所述方法包括：机器人确定第一用户的第一情感状态，所述第一情感状态是所述第一用户在第一时刻的情感状态；所述机器人根据所述第一情感状态和第一情感预测模型预测第二情感状态，所述第二情感状态是所述第一用户在第二时刻的情感状态，所述第二时刻在所述第一时刻之后；所述机器人根据所述第二情感状态向所述第一用户输出响应。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人根据所述第一情感状态和第一情感预测模型预测第二情感状态，包括：所述机器人根据所述第一用户的个性化因子信息、会话场景信息和外部环境信息中的至少一项，确定所述第一情感预测模型；所述机器人根据所述第一情感状态和所述第一情感预测模型预测第二情感状态。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述机器人根据所述第一用户的个性化因子信息、会话场景信息和外部环境信息中的至少一项，确定所述第一情感预测模型，包括：所述机器人确定第二情感预测模型；所述机器人根据所述第一用户的个性化因子信息、会话场景信息和外部环境信息中的至少一项，对所述第二情感预测模型进行修正，并将修正后的第二情感预测模型确定为所述第一情感预测模型。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述机器人所述第一情感状态和第一情感预测模型预测第二情感状态之前，所述方法还包括：所述机器人根据基本个性模板库对所述第一用户的个性信息进行训练，得到所述第一用户的个性化因子信息。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述机器人确定第一用户的第一情感状态之前，所述方法还包括：所述机器人通过至少一个传感器在所述第一时刻，获取所述第一用户的至少一种检测信息；其中，所述机器人确定第一用户的第一情感状态，包括：所述机器人根据所述至少一种检测信息和情感数字化模型，生成第一情感信号；所述机器人在情感空间数据库中，查找与所述第一情感信号匹配度最高的第二情感信号，所述情感空间数据库包括至少一个情感信号、至少一个情感状态以及所述至少一个情感信号和所述至少一个情感状态的对应关系；所述机器人将所述第二情感信号对应的情感状态确定为所述第一情感状态。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述机器人根据所述至少一种检测信息和情感数字化模型确定第一情感信号，包括：所述机器人确定所述至少一种检测信息中每种检测信息的权重；所述机器人根据所述至少一种检测信息和所述至少一种检测信息中每种检测信息的权重，生成所述第一用户的个人特征信息；所述机器人根据所述个人特征信息和所述情感数字化模型，确定所述第一情感信号。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述机器人确定所述至少一种检测信息中每种检测信息的权重，包括：所述机器人根据所述第一用户的个性化因子信息，确定所述至少一种检测信息中每种检测信息的权重。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述机器人确定所述至少一种检测信息中每种检测信息的权重，包括：所述机器人根据所述至少一种检测数据中每种检测数据的信息质量，确定所述至少一种检测信息中每种检测信息的权重。9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第一用户拒绝所述响应；所述机器人通过所述至少一个传感器在所述第二时刻，获取至少一种验证信息；所述机器人根据所述至少一种验证信息确定所述第一用户的第三情感状态；所述机器人根据所述第三情感状态和所述第二情感状态之间的匹配度，调整所述第一情感预测模型，或者，调整所述第一用户的个性化因子信息，或者，调整所述第一情感预测模型和所述第一用户的个性化因子信息。10.根据权利要求5至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少一个传感器包括：声音传感器、图像传感器、位置传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器、红外线传感器、心电传感器、脉压传感器、皮肤电流传感器、汗液传感器及肌电流传感器。11.根据权利要求2至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述会话场景信息包括以下信息中的至少一项：第二用户的个性化因子信息、所述第二用户与所述第一用户的社会关系信息、以及所述第二用户与所述第一用户的历史交流数据；其中，所述第二用户是与所述第一用户进行会话的一个或者多个用户。12.根据权利要求2至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述外部环境信息包括以下信息中的至少一种：...

【专利技术属性】
技术研发人员：董明杰，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44