[发明专利]基于人工智能的对话方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的对话方法，其特征在于，包括：

当开始与用户进行对话时，依次逐个输出预设话题库中的每个话题，并在每输出一个话题时，采集所述用户针对于当前话题的语音信息和面部图像信息；

利用预先训练好的感兴趣预测模型分析所述语音信息和所述面部图像信息，以得到所述用户对所述当前话题的感兴趣概率值；

当所述感兴趣概率值达到预设阈值时，输出所述当前话题的下一话题。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的对话方法，其特征在于，所述利用预先训练好的感兴趣预测模型分析所述语音信息和所述面部图像信息，以得到所述用户对所述当前话题的感兴趣概率值，包括：

从所述语音信息中提取声纹特征，并从所述面部图像信息中提取表情特征；

将所述声纹特征输入至所述声纹预测子模型，得到第一预测概率值，并将所述表情特征输入至所述表情预测子模型，得到第二预测概率值；

利用第一权重值和第二权重值对所述第一预测概率值和所述第二预测概率值进行加权计算，得到所述感兴趣概率值。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的对话方法，其特征在于，所述得到所述用户对所述当前话题的感兴趣概率值之后，还包括：

当所述感兴趣概率值未达到预设阈值时，将所述语音信息转换为文本信息后，从所述话题库中查询与所述文本信息匹配度最高的话题并输出。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的对话方法，其特征在于，所述将所述语音信息转换为文本信息后，从所述话题库中查询与所述文本信息匹配度最高的话题并输出，包括：

将所述语音信息转换为文本信息；

从所述文本信息中提取得到文本特征，并将所述文本特征输入至预先训练好的文本匹配模型，以与所述话题库中的每个话题进行匹配，得到匹配度最高的话题；

将所述匹配度最高的话题转换为语音并输出。

5.根据权利要求3所述的基于人工智能的对话方法，其特征在于，所述将所述语音信息转换为文本信息后，从所述话题库中查询与所述文本信息匹配度最高的话题并输出之后，还包括：

将所述当前话题的不感兴趣次数累加一次；

每间隔预设时间段，筛选出所述不感兴趣次数达到预设次数的待替换话题，并提醒工作人员对所述待替换话题进行更新。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的对话方法，其特征在于，所述输出所述当前话题的下一话题之后，还包括：

获取用户的满意度评价结果，并将所述满意度评价结果作为所述历史训练数据对所述感兴趣预测模型进行训练。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的对话方法，其特征在于，所述方法还包括预先训练所述感兴趣预测模型，具体包括：

获取历史训练数据，所述历史训练数据包括历史语音信息、历史面部图像信息和真实感兴趣结果；

从所述历史语音信息中提取历史声纹特征，并从所述历史面部图像信息中提取历史表情特征；

将所述历史声纹特征输入至待训练的声纹预测子模型得到第三预测概率值，并将所述历史表情特征输入至待训练的表情预测子模型得到第四预测概率值；

利用待训练的第一权重值和第二权重值对所述第三预测概率值和所述第四预测概率值进行加权计算，得到最终预测概率值；

根据所述最终预测概率值确认预测感兴趣结果，再利用所述预测感兴趣结果与所述真实感兴趣结果反向更新所述声纹预测子模型、所述表情预测子模型、所述第一权重值和所述第二权重值，直至达到预设精度。

8.一种基于人工智能的对话装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于当开始与用户进行对话时，依次逐个输出预设话题库中的每个话题，并在每输出一个话题时，采集所述用户针对于当前话题的语音信息和面部图像信息；

分析模块，用于利用预先训练好的感兴趣预测模型分析所述语音信息和所述面部图像信息，以得到所述用户对所述当前话题的感兴趣概率值；

输出模块，用于当所述感兴趣概率值达到预设阈值时，输出所述当前话题的下一话题。