【技术实现步骤摘要】
本申请涉及大语言模型，具体涉及基于大语言模型的多模态数字人交互方法及系统。
技术介绍
1、由于人工客服的服务方式存在客户咨询量大、咨询内容重复性较高的问题，导致传统人工客服的工作强度较大，容易出现服务效率低和服务质量不稳定的情况。由此，数字人技术的引入缓解了这一问题，但在传统的人与数字人的交互场景下，通常采用单一模态的被动响应模式，缺乏对用户情感状态的主动感知和动态理解能力，导致交互过程机械化，用户体验感生硬。
2、由于自然语言处理过程中文本字符的多义性，且人类情绪的表达具有多维性，例如：语气、语速等，这种单模态的情感分析方法在面对自然语言的多义性和人类情绪表达的复杂性时，会对人类所表达意图的理解和情绪的感知存在偏差，无法准确判别出人类的情感和意图，导致数字人生成的情感回复内容与用户情感状态的不匹配，使得交互过程缺乏情感共鸣，用户交互体验效果较差。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提供基于大语言模型的多模态数字人交互方法及系统，以解决现有的问题。
2、本申请...
【技术保护点】
1.基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，采用包络提取算法，提取所述音频信号的包络线。
3.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，所述确定单次对话的情绪评估值，包括：
4.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，所述识别所述文本数据中包含的多义词、叠词和反义词，包括：通过多义词库和反义词对库，采用正则表达式，识别所述文本数据中含有的多义词、叠词、反义词。
5....
【技术特征摘要】
1.基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，采用包络提取算法，提取所述音频信号的包络线。
3.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，所述确定单次对话的情绪评估值，包括：
4.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，所述识别所述文本数据中包含的多义词、叠词和反义词，包括：通过多义词库和反义词对库，采用正则表达式，识别所述文本数据中含有的多义词、叠词、反义词。
5.如权利要求1所述的基于大语言模型的多模态数字人交互方法，其特征在于，所述计算单次对话的语义对比度，包括：将所述文本数据中所有多义词的总字数、所有叠词的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王坤，张福良，徐艺铭，高强，许宏宇，李谏谋，程一昊，张宝奕，王哲，
申请(专利权)人：辽宁汉华信息工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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