【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能領域及金融科技領域，尤其涉及一種響應策略生成和執行方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著科學的發展和技術的進步，智能設備正在逐漸地整合到人們的日常生活中。家庭生活的各個角落出現了人工智能的蹤跡，從手機到電視，從音箱到冰箱，從掃地機器人到服務機器人，人們的生活發生了翻天覆地的變化。語音作為人機相互作用的最便捷方式之一，得到了廣泛的應用，特別是在智能家居領域，ai語音技術已經逐漸成為一種常見的交互方式。
2、盡管ai語音技術在智能家居的應用中取得了顯著進步，但在情感識別和響應策略方面仍然存在顯著不足，具體表現在以下幾個方面：
3、現有的智能語音系統主要專注于識別語音命令和用戶身份，無法有效感知和理解用戶的情感狀態。當用戶表達焦慮、疲憊或興奮等情感時，系統不能做出相應的調整或提供符合用戶情感的服務，限制了用戶體驗的提升。
4、由于無法識別用戶的情感狀態，現有的智能家居系統在響應策略上顯得單一和被動。例如，當用戶用憤怒的語氣命令關閉燈光，系統會機械地執行命令，而不會提供額外的關懷或安撫功能。這種缺乏情感感知的機制，未能充分發揮ai技術在改善人機交互體驗方面的潛力。
5、在金融科技領域，情感識別同樣具有重要價值。現代金融機構的客服系統已廣泛應用語音交互技術，但主要聚焦在身份認證、指令識別和流程操作上，無法準確捕捉客戶在咨詢、投訴或建議時的情感狀態。例如，銀行客服系統在處理客戶抱怨或困惑時，如果能夠識別到客戶的情感變化，將有助于采取更為適宜的溝通方式和策略，避免
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的在于提供一種響應策略生成和執行方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決現有技術無法有效識別和理解用戶的情感狀態，從而提供針對性和智能化的響應策略的技術問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供一種響應策略生成和執行方法，包括：
3、采集用戶的語音信號，從所述語音信號中提取情感特征；
4、構建基于增強型時空特征提取模型的多任務學習結構，所述多任務學習結構包括情感分類任務、情感強度回歸任務、音素識別任務和性別識別任務；
5、對所述多任務學習結構進行訓練，得到多任務學習模型；
6、將所述情感特征輸入所述多任務學習模型，通過所述多任務學習模型的共享時空特征提取模塊獲取時空特征；
7、通過所述多任務學習模型的情感分類模塊對所述時空特征進行處理，得到情感類別標簽，通過所述多任務學習模型的情感強度回歸模塊得到情感強度；
8、根據所述情感類別標簽、情感強度和當前應用場景，查詢預設的策略表，確定對應的響應策略；
9、執行所述響應策略。
10、進一步地，為實現上述目的，本專利技術提供一種響應策略生成和執行裝置，包括：
11、語音采集模塊，用于采集用戶的語音信號，從所述語音信號中提取情感特征；
12、多任務學習結構構建模塊，用于構建基于增強型時空特征提取模型的多任務學習結構，所述多任務學習結構包括情感分類任務、情感強度回歸任務、音素識別任務和性別識別任務；
13、多任務學習模型訓練模塊，用于對所述多任務學習結構進行訓練，得到多任務學習模型；
14、特征提取模塊，用于將所述情感特征輸入所述多任務學習模型，通過所述多任務學習模型的共享時空特征提取模塊獲取時空特征；
15、情感分析模塊，用于通過所述多任務學習模型的情感分類模塊對所述時空特征進行處理，得到情感類別標簽，通過所述多任務學習模型的情感強度回歸模塊得到情感強度；
16、策略匹配模塊，用于根據所述情感類別標簽、情感強度和當前應用場景，查詢預設的策略表，確定對應的響應策略；
17、策略執行模塊，用于執行所述響應策略。
18、進一步地，為實現上述目的，本專利技術還提供一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器、處理器以及存儲至所述存儲器上并可在所述處理器上運行的響應策略生成和執行程序，所述響應策略生成和執行程序被所述處理器執行時實現如上述所述的響應策略生成和執行方法的步驟。
19、進一步地，為實現上述目的，本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質上存儲有響應策略生成和執行程序，所述響應策略生成和執行程序被處理器執行時實現如上所述的響應策略生成和執行方法的步驟。
20、有益效果：本專利技術涉及人工智能領域及金融科技領域，公開了一種響應策略生成和執行方法，通過采集用戶的語音信號并提取情感特征，構建基于增強型時空特征提取模型的多任務學習結構，將情感分類、情感強度回歸、音素識別和性別識別作為聯合任務進行訓練，得到多任務學習模型。情感特征輸入模型后，生成情感類別標簽和情感強度，結合當前應用場景查詢策略表，確定并執行對應的響應策略。本專利技術通過多任務學習模型的構建和聯合任務訓練，實現了準確識別用戶的情感類別和情感強度，并結合應用場景動態調整響應策略，從而提升智能家居系統的情感感知能力和個性化服務效果，顯著改善用戶體驗和互動效果。
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1.一種響應策略生成和執行方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，對所述多任務學習結構進行訓練，得到多任務學習模型，包括：
3.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，從所述語音信號中提取情感特征，包括：
4.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，采集用戶的語音信號之后，還包括：
5.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，根據所述情感類別標簽、情感強度和當前應用場景，查詢預設的策略表，確定對應的響應策略之前，還包括：
6.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，根據所述情感類別標簽、情感強度和當前應用場景，查詢預設的策略表，確定對應的響應策略，包括：
7.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，執行所述響應策略，包括：
8.一種響應策略生成和執行裝置，其特征在于，所述響應策略生成和執行裝置包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，所述計算機設備包括存儲器、處理器以
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有響應策略生成和執行程序，所述響應策略生成和執行程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的響應策略生成和執行方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種響應策略生成和執行方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，對所述多任務學習結構進行訓練，得到多任務學習模型，包括：
3.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，從所述語音信號中提取情感特征，包括：
4.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，采集用戶的語音信號之后，還包括：
5.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，根據所述情感類別標簽、情感強度和當前應用場景，查詢預設的策略表，確定對應的響應策略之前，還包括：
6.如權利要求1所述的響應策略生成和執行方法，其特征在于，根據所述情感類別標簽、情感強度和當前應用場景，查詢...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁健龍，彭俊清，王健宗，
申請(專利權)人：平安科技深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：
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