【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于用户画像的ai数字人建模系统及方法。
技术介绍
1、业界现有的智能机器人，具备社交情感认知与表达能力，通过云计算、机器人学习技术、声音与面部识别等技术，了解人的特性与感情，从而能够与人进行娱乐互动，表达情绪，交流感情等。
2、但是现有的机器人识别和建模算法都是非常复杂，需要进行大量的计算，处理速度较慢，无法达到快速响应的效果，从而交互体验较差。
技术实现思路
1、为了解决上述提出的技术问题，本专利技术提供一种基于用户画像的ai数字人建模系统及方法，以解决传统ai数字人建模需要进行大量的计算，处理速度较慢，无法达到快速响应的效果，从而交互体验较差的技术问题。
2、一种基于用户画像的ai数字人建模方法，包括：
3、检测并采集目标对象的传感信息和不同传感信息的置信度；
4、将置信度大于预设值的传感信息输入至自编码神经网络进行信息融合和压缩后输入至数据融合模型，其中所述传感信息至少包括视图信息、语音信息以及生物
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于用户画像的AI数字人建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的AI数字人建模方法，其特征在于，所述将置信度大于预设值的传感信息输入至自编码神经网络进行信息融合和压缩，具体包括：传感信息输入自编码神经网络进行的信息压缩过程可用下式表示：
3.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的AI数字人建模方法，其特征在于，数据融合模型的融合过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于用户画像的AI数字人建模方法，其特征在于，计算当前权重分布下的传感信息融合得到的预测唤醒分数；假设试验的预测唤醒分数为，之后
【技术特征摘要】
1.一种基于用户画像的ai数字人建模方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的ai数字人建模方法，其特征在于，所述将置信度大于预设值的传感信息输入至自编码神经网络进行信息融合和压缩，具体包括：传感信息输入自编码神经网络进行的信息压缩过程可用下式表示：
3.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的ai数字人建模方法，其特征在于，数据融合模型的融合过程包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于用户画像的ai数字人建模方法，其特征在于，计算当前权重分布下的传感信息融合得到的预测唤醒分数；假设试验的预测唤醒分数为，之后还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于用户画像的ai数字人建模方法，其特征在于，所述数据融合模型输出所述目标对象的情绪信...
【专利技术属性】
技术研发人员：张小飞，周小明，
申请(专利权)人：浙江宇宙奇点科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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