[发明专利]数据交互方法、装置和机器人

说明书

本发明涉及一种数据交互方法、装置和机器人，首先获取用户的当前信息；将当前信息输入到预先构建的检测模型中进行处理，得到当前信息对应的目标情绪信息；根据目标情绪信息，生成目标情绪信息对应的情绪反馈语句；利用语音合成技术，将情绪反馈语句转化成情绪反馈语音；输出情绪反馈语音，以便根据用户的情绪对用户进行反馈。采用本发明的技术方案，可以通过分析用户的当前信息来判断用户当前的情绪，同时还可以根据用户当前的情绪向用户反馈相应的语音，例如在用户伤心时起到安慰的作用，在用户愤怒时起到安抚的作用，提高了机器人的实用性。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种数据交互方法、装置和机器人。

背景技术

机器人是自动执行工作的机器装置，既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，还可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。

现如今，以人工智能为主打的陪伴型机器人作为一种特殊的应用类型，已经逐渐成为市场新宠，并且，大多数陪伴型机器人是为儿童、老人或者孕妇设计的。

现有的陪伴型机器人大多是问答型聊天机器人，在陪伴过程中仅仅是与用户进行问答式聊天，无论用户处于哪种的状态，陪伴型机器人的反馈信息均相同，使得陪伴型机器人对用户的陪伴效果较差，降低了陪伴型机器人的实用性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据交互方法、装置和机器人，以解决现有技术中陪伴型机器人对用户的陪伴效果较差，降低了陪伴型机器人的实用性的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种数据交互方法，包括：

获取用户的当前信息；

将所述当前信息输入到预先构建的检测模型中进行处理，得到所述当前信息对应的目标情绪信息；

根据所述目标情绪信息，生成所述目标情绪信息对应的情绪反馈语句；

利用语音合成技术，将所述情绪反馈语句转化成情绪反馈语音；

输出所述情绪反馈语音，以便根据用户的情绪对用户进行反馈。

进一步地，上述所述的方法中，所述当前信息包括表情图片；

所述检测模型包括图片情绪检测模型；

所述将所述当前信息输入到预先构建的检测模型中进行处理，得到所述当前信息对应的目标情绪信息，包括：

将所述表情图片输入到所述图片情绪检测模型中进行处理，得到所述表情图片对应的图片情绪信息作为所述目标情绪信息。

进一步地，上述所述的方法中，所述图片情绪检测模型的构建流程包括：

利用神经网络搜索算法进行神经网络结构搜索，确定目标神经网络模型；

获取预先存储的表情图片样本集，所述表情图片样本集包括表情图片样本和所述表情图片样本对应的样本图片情绪信息；

根据第一预设迭代规则，利用所述表情图片样本和所述样本图片情绪信息对所述目标神经网络模型进行迭代训练，得到训练成熟的目标神经网络模型作为所述图片情绪检测模型。

进一步地，上述所述的方法中，所述利用神经网络搜索算法进行神经网络结构搜索，确定目标神经网络模型之前，还包括：

获取用户的脸部图像信息；

所述利用神经网络搜索算法进行神经网络结构搜索，确定目标神经网络模型，包括：

利用所述神经网络搜索算法针对所述脸部图像信息进行神经网络结构搜索，确定所述脸部图像信息对应的所述目标神经网络模型，以实现针对用户的个性化设计。