【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人機交互，具體為一種基于人工智能的數字人平臺交互系統及方法。
技術介紹
1、數字人最初主要出現在電影和游戲領域，用于制作簡單的虛擬人物或角色動畫。這些早期的數字人形象相對較為粗糙，主要通過手工建模和關鍵幀動畫的方式來實現，交互性也非常有限，通常只能按照預設的腳本進行簡單的動作和對話表演；隨著計算機圖形學和人工智能技術的初步發展，數字人的外觀和動作表現有了一定的提升，開始具備一些簡單的交互功能，如通過鼠標點擊或鍵盤輸入等方式與用戶進行有限的互動。同時，一些虛擬助手類的數字人應用開始出現，但在語音識別、自然語言理解等方面的技術還不夠成熟，交互體驗相對較為生硬。人工智能領域的深度學習技術取得重大突破，為數字人交互帶來了質的飛躍。數字人開始廣泛應用于多個領域，如智能客服、虛擬主播、教育等。語音交互技術逐漸成熟，數字人能夠較為準確地識別和理解用戶的語音指令，并以自然流暢的語音進行回應。同時，面部表情和肢體動作的生成也更加自然和逼真，能夠更好地與語音內容相匹配，增強了交互的真實感和趣味性。但是在現今用戶與數字人交互時，均是一種形象服務于所有用戶，當用戶在進行交互時存在隔閡感和疏離感，并且數字人對于用戶問題生成答案時無法切身根據用戶實時狀態改變答案形式，對于用戶與數字人交互時的體驗和感官存在較大的影響。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于人工智能的數字人平臺交互系統及方法，以解決現有技術中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：p>
3、一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，所述方法包括以下步驟：
4、s100、對與數字人交互的所有使用用戶進行統計，收集每個用戶在歷史記錄中和數字人交互時不同情緒和對應的面部數據，提取用戶不同情緒時的面部特征，收集歷史記錄中每個用戶與數字人交互時用戶對于交互結果的反饋數據，利用反饋數據得到用戶對交互結果的偏好；利用數字孿生技術將用戶不同情緒時的面部特征和偏好進行結合構建虛擬用戶形象；
5、進一步的，利用數字孿生技術將用戶不同情緒時的面部特征和偏好進行結合構建虛擬用戶形象的具體步驟為：
6、s101、對與數字人交互的所有使用用戶進行統計得到用戶數量為n個，收集每個用戶在歷史記錄中和數字人交互時的情緒種類為，表示收集的每個用戶在歷史記錄中和數字人交互時第1、2、3、...、n種情緒，n為正整數；提取用戶不同情緒時用戶與數字人交互時的面部數據，利用dlib庫查找得到面部數據中的關鍵點為，表示查找的面部數據中第1、2、3、...、m個關鍵點，m為正整數；
7、s102、在用戶面部數據中建立坐標系，提取每個關鍵點的坐標點為，表示面部數據中第、1、2、3、...、m個關鍵點的坐標，計算每兩個關鍵點之間的幾何距離，公式為：
8、；
9、公式中，表示m個關鍵點中第i個和第j個關鍵點的幾何距離，和表示第i個關鍵點的橫坐標和縱坐標，和表示第j個關鍵點的橫坐標和縱坐標；i和j屬于1至m；根據計算得到用戶不同情緒下每種關鍵點的幾何距離為，表示計算的第1、2、3、...、對關鍵點的幾何距離，將用戶不同情緒時的關鍵點幾何距離集合a作為每種情緒的面部特征；
10、s103、收集歷史記錄中每個用戶與數字人交互時用戶對于交互結果的反饋數據，對應的提取用戶與數字人歷史交互時數字人的結果特征；將收集的用戶反饋數據和對應的數字人的結果特征進行匹配得到構成元素組合為，表示匹配后得到的第1、2、3、...、k個元素組合，其中f表示反饋數據，j表示數字人的結果特征；k為正整數；對每種元素組合的次數進行采集并計算平均值，將次數大于平均值的元素組合定義為頻繁組；計算所有頻繁組的置信度，公式為：
11、；
12、公式中，表示計算的第t個頻繁組的置信度，表示采集的第t個頻繁組的次數，表示采集的第t個頻繁組中反饋數據的次數；計算得到所有頻繁組的置信度，經過判斷選擇置信度最大的頻繁組中數字人的結果特征為用戶的偏好，重復計算得到所有用戶的偏好；利用數字孿生技術將用戶不同情緒時的面部特征和偏好進行結合構建虛擬用戶形象。
13、利用歷史記錄中用戶與數字人交互時的面部數據和反饋數據，得到不同情緒的面部特征和用戶偏好，構建虛擬用戶形象；通過對虛擬形象的分析，可以深入了解用戶的外貌特征、表情習慣、動作偏好等個性化信息。數字人能夠根據這些分析結果，為用戶提供更加貼合其個人喜好和需求的交互內容及服務方式，使交互過程更加自然、流暢和舒適，增強用戶的參與感和沉浸感。
14、虛擬形象可以作為用戶潛意識需求的一種外在表現形式。對其進行分析有助于挖掘用戶未明確表達的潛在需求，企業或服務提供商可以提前布局和優化產品或服務，更好地滿足用戶未來的需求，提高用戶的滿意度和忠誠度?。
15、通過持續對虛擬形象進行分析，可以實時監測和評估策略的實施效果。根據分析結果及時發現策略執行過程中存在的問題和偏差，并做出相應的調整和優化，確保策略始終能夠朝著預期的目標前進，實現對業務的有效管理和持續優化。
16、s200、針對構建的每個用戶的虛擬用戶形象，收集每個用戶在網絡中瀏覽的虛擬形象，提取瀏覽的虛擬形象的外貌特征構建獨屬于每個用戶的數字人形象；收集每個用戶在網絡中收聽的音頻數據，提取音頻數據的語音特征，構建獨屬于每個用戶的數字人語音；將生成的每個用戶的數字人形象和語音構建獨屬于每個用戶的數字人，將每個用戶的數字人進行保存構建數字人倉庫；
17、進一步的，將每個用戶的數字人進行保存構建數字人倉庫的具體步驟為：
18、s201、針對構建的每個用戶的虛擬用戶形象，收集每個用戶在網絡中瀏覽的虛擬形象，利用人臉檢測算法提取收集的虛擬形象的面部關鍵點，對每個面部關鍵點的數據值進行標準化，統一為相同的數據格式，計算得到每個面部關鍵點的表現數值，公式為：
19、；
20、公式中，b表示每個關鍵點的表現數值，r表示每個關鍵點中每兩個數據值差值的總個數，h和h’分別表示每個關鍵點中不同的數據值；在計算得到每個關鍵點的表現數值后，利用圖像分割技術將面部數據中每個關鍵點進行分割形成單獨的外貌特征；
21、分別提取歷史記錄中用戶對于每個分割后外貌特征的瀏覽次數，構建概率模型，表示為：；模型中表示第v個外貌特征的概率，表示第v個外貌特征的瀏覽次數，表示用戶對所有外貌特征的總瀏覽次數；利用深度學習模型對所有外貌特征的概率進行訓練，選擇所有概率大于二分之一的外貌特征作為用戶喜愛的外貌；最后利用圖像生成技術將所有用戶喜愛的外貌特征進行組合生成用戶喜愛的數字人形象；
22、s202、收集每個用戶在網絡中收聽的音頻數據，使用音頻處理算法提取收集的音頻數據中的音色特征，使用s201中相同的概率模型計算得到每種音色特征的概率，選擇其中概率最大的音色特征作為用戶最喜愛的音頻特征；重復操作計算得到每個用戶最喜愛的音頻特征；
23、s203、本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述S100中利用數字孿生技術將用戶不同情緒時的面部特征和偏好進行結合構建虛擬用戶形象的具體步驟為：
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述S200中將每個用戶的數字人進行保存構建數字人倉庫的具體步驟為：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述S300中匹配后根據虛擬用戶形象選擇獨屬于實時用戶的數字人并進行顯示的具體步驟為：
5.根據權利要求4所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述S400中數字人根據交互問題在網絡中搜集答案并對搜集的所有答案進行分類的具體步驟為：
6.根據權利要求5所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述S500中選擇用戶滿意的交互問題答案的具體步驟為：
7.根據權利要求6所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征
8.一種基于人工智能的數字人平臺交互系統，其特征在于：數字人平臺交互系統包括數據收集模塊、虛擬用戶形象構建模塊、數字人構建模塊、實時交互模塊、輸出模塊；
9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互系統，其特征在于：所述虛擬用戶形象構建模塊包括情緒單元和偏好單元；
10.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互系統，其特征在于：所述實時交互模塊包括映射虛擬形象單元、答案選擇單元和情緒判斷單元；
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述s100中利用數字孿生技術將用戶不同情緒時的面部特征和偏好進行結合構建虛擬用戶形象的具體步驟為：
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述s200中將每個用戶的數字人進行保存構建數字人倉庫的具體步驟為：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述s300中匹配后根據虛擬用戶形象選擇獨屬于實時用戶的數字人并進行顯示的具體步驟為：
5.根據權利要求4所述的一種基于人工智能的數字人平臺交互方法，其特征在于：所述s400中數字人根據交互問題在網絡中搜集答案并對搜集的所有答案進行分類的具體步驟為：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：榮蓉，王芳，尤菲，閆麗翔，王凱，孫迎軍，
申請(專利權)人：南京南報紫金云科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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