[发明专利]一种智能应答方法与终端、计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种智能应答方法，其特征在于，包括：

获取应答文本；

提取所述应答文本的文本特征、第一情感特征、第一风格特征中的一种或多种；

获取目标应答对象的对象特征；

基于所述文本特征、所述第一情感特征、所述第一风格特征与所述对象特征中的至少两种，生成目标应答数据；所述目标应答数据包含语音数据；

输出所述目标应答数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述应答文本的文本特征、第一情感特征、第一语言风格特征中的一种或多种，包括：

对所述应答文本进行文本化处理，得到所述文本特征；

利用训练好的情感预测模型处理所述文本特征，得到所述第一情感特征；所述第一情感特征用于描述所述应答文本的情绪状态；

利用训练好的风格预测模型处理所述文本特征，得到所述第一风格特征；所述第一风格特征用于描述所述应答文本的语言风格。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文本化处理包括：正则化处理、分词处理、词性标记处理、音素标记处理与韵律分析处理中的一种或多种。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述情感预测模型和/或所述风格预测模型为深度学习网络模型，所述深度学习网络模型包括输出层、瓶颈层、多个隐藏层与输入层。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标应答对象的对象特征，包括：

获取所述目标应答对象的语音特征；

或者，

获取所述目标应答对象的语音特征，以及，获取所述目标应答对象的面部特征。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标应答对象的语音特征，包括：

获取所述目标应答对象的历史语音数据；

利用训练好的声纹识别模型处理所述历史语音数据，得到所述语音特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述语音特征包括：音色特征；

所述语音特征还包括：音调特征、音量特征、音准特征、语气特征、语言类型特征中的一种或多种。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标应答对象的面部特征，包括：

在所述目标应答对象的发声过程中，采集所述目标应答对象的历史面部数据；

利用训练好的面部识别模型处理所述历史面部数据，得到所述面部特征。

9.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收对象切换指令；

获取所述对象切换指令所指示的一个或多个候选应答对象，得到所述目标应答对象。

10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本特征、所述第一情感特征、所述第一风格特征与所述对象特征中的至少两种，生成目标应答数据，包括：

利用生成模型处理所述文本特征、所述第一情感特征、所述第一风格特征与所述对象特征中的至少两种，得到所述目标应答数据；

其中，所述生成模型为端到端的循环网络模型。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述目标应答数据为：语音数据或视频数据。

12.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述应答文本为响应于接收到语音交互指令而获取的。