[发明专利]一种服务机器人智能情感交互的方法

说明书

技术领域

   本发明属于模式识别与人工智能领域，具体涉及的一种服务机器人智能情感交互的方法。 

背景技术

在人机交互系统中，计算机（或机器人）如能具有识别人类情感的能力，那么它将会有更大的自主性和目的性，从而主动地、创造性地完成任务。同时，通过情感记忆，计算机（或机器人）能够及时总结经验教训，逐步具备自主学习的能力，有利于建立一种更加和谐的人机交互环境，实现真正意义上的人工智能。目前，情感识别领域研究比较多的是语音和图像的情感识别。 

发明内容

本发明的目的在于针对智能语音情感识别方法，以及人机交互的需要，提供了一种服务机器人智能情感交互的方法。本发明所设计的智能情感机器人并不仅仅是情感交互机器人，还能同时完成用户发布的任务。由用户输入任务信息，经过优先级判别，从而实现多种类型的任务。 

为达上述目的，本发明的构思和原理是：

本发明的服务机器人智能情感交互的方法，其实验平台包括双目图像采集模块，语音识别模块，RFID接收模块，底轮运动模块，以及仿人机械臂控制模块。

机器人在情感输入时通过双目图像采集模块进行人脸检测，实现三维人脸识别，判别用户情感状态；在情感识别时通过语音识别模块与人进行语音交互，识别及分析发出的命令；在情感表达时融合RFID接收模块与双目摄像头采集模块的信息，并根据所感知的周围环境进行自主避障，并完成控制指令。 

    本发明所涉及的服务机器人智能情感交互的方法，包括以下功能： 

(1)人脸检测与智能人脸识别模块。机器人可以检测出视野范围内的人脸，并对检测出的人脸进行智能识别，判定用户的情感状态。

(2)智能语音交互模块。通过语音模块，机器人可以识别及分析环境中的语音信息，与人类进行语音交流，并且能够按照命令人发出的语音命令实施相应的动作。 

本发明涉及到的人脸检测与识别部分分别采用了肤色检测、深度处理方法及PCA（主成分分析）法，其具体算法如下： 

，                              (1)

                              (2)

                                   (3)

对于人脸检测，主要步骤如下：

（1）基于Adaboost方法得出可能的人脸区域.

（2）在此人脸区域图像中，通过RGB肤色模型（1）-（3）检测出肤色部分.

（3）针对每一个肤色像素得出其距双目的距离值和所有肤色像素区域距相机的平均距离，计算欧氏距离；

对于人脸识别，主要是PCA方法。其主要步骤如下：

（1）建立训练库，库中的脸部图像要满足对于特定人进行识别的需求。

（2）计算特征脸向量及其特征脸空间，将待识别的脸部样本图片放入特征脸空间，计算出其坐标系数； 

（3）比较待测样本与训练库中坐标系数的不同，计算出样本脸与训练集中人脸的欧式距离，得出识别结果。

本发明涉及到的智能语音情感交互部分，如图5其具体算法步骤如下： 

1.采集用户情感语音。通过机器人外接麦克风来接收。

2.预处理。包括加窗，分帧，预加重。 

3.语音增强和去噪及端点检测。 

针对高斯噪声和非高斯噪声，设计出两种不同的抗噪声语音端点检测方法。在高斯噪声环境中，利用基于信息熵和谱减法的端点检测的方法，即改进的自适应子带频谱熵语音端点检测算法(IABSE)。在非高斯噪声环境中，应用基于信息熵和独立分量分析的端点检测ICASE。 

（1）一种改进自适应子带谱熵法。步骤如下： 

①开始阶段无音片段的选取，用于语音背景噪声的估计。

在开始阶段，取前5帧作为无音片段进行处理。 

用下列公式进行语音端点检测的阈值设定 

                                               

                                     

                                                

上式中的是一常数，经验获取，数值1.25。

②进行降噪处理。