CN110414465A - 一种视频通讯的情感分析方法 - Google Patents
一种视频通讯的情感分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110414465A CN110414465A CN201910715628.2A CN201910715628A CN110414465A CN 110414465 A CN110414465 A CN 110414465A CN 201910715628 A CN201910715628 A CN 201910715628A CN 110414465 A CN110414465 A CN 110414465A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- keyword
- mood
- module
- video communication
- library
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 230000036651 mood Effects 0.000 claims description 27
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 13
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 8
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000005111 flow chemistry technique Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims 1
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000010195 expression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/23—Updating
- G06F16/2379—Updates performed during online database operations; commit processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/248—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/174—Facial expression recognition
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/26—Speech to text systems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
本发明涉及视频通讯技术领域，且公开了一种视频通讯的情感分析方法，包括人脸检测模块、面部表情识别模块、语音识别模块、关键词提取模块、ID‑关键词‑情绪数据库和同步分析模块，通过针对视频通讯中的音频和图像同步进行分析处理，一方面能对沟通双方的面部表情本身进行精准的分析，同时还可以结合语音识别对沟通双方的兴趣点和反感点进行精准的定位，辅助交流的一方或双方对通讯内容的把控和分析总结，实用意义较为明显，同时本技术方案全部流程均在端上进行处理，对用户的隐私起到绝对的保护作用。
Description
技术领域
本发明涉及视频通讯技术领域，具体为一种视频通讯的情感分析方法。
背景技术
留守儿童的教育问题是当前社会的一大痛点，一方面在外务工的父母由于自身的现实状况不能频繁回家与子女交流，另一方面这些父母大多数不具备足够的情感分析与导向能力，从而对与子女的沟通进行掌控能力不足，人们由于对沟通效率的极大要求，沟通双方在大多数具有急切情感分析需要且难以临场的情况下均会采用视频通讯方式，譬如商务会谈、在线教育、亲情交流等。
视频通讯是现在的主流沟通方式之一，具有远超文本聊天、语音聊天的信息传递能力，基于文本的通讯方式对于通讯双方的教育水平和文本编辑能力都具有较高的要求，且不能有效的对双方的情绪、断句进行表示，从而可能引入不必要的歧义和误会，而基于语音的通讯方式虽然一定程度解决了文本通讯方式的几个缺点，但依然不能表示双方在非发言时间的状态，甚至双方发言时的投入状况也需要较长时间才能分析出来，视频通讯进一步解决了语音通讯所遗留的问题。
然而当前的视频聊天技术通常存在以下几个技术问题：
1、现有视频聊天基于图像颜色、传统特征点的技术方案识别精度较低，很难对沟通双方产生实际的指导作用；
2、现有视频聊天仅仅对图像数据进行分析，不能结合音频内容分析出双方实际的关注点；
3、现有视频聊天需要将通讯视频本身上传至云端服务器然后进行分析、结果返回，不能保证对用户隐私的保护。
发明内容
针对上述背景技术的不足，本发明提供了一种视频通讯的情感分析方法，具备面部表情分析精度较高、通讯双方专注点精准定位和因此保护更加安全等优点，解决了背景技术提出的问题。
本发明提供如下技术方案：一种视频通讯的情感分析方法，包括人脸检测模块、面部表情识别模块、语音识别模块、关键词提取模块、ID-关键词-情绪数据库和同步分析模块；
S1、预先训练所述人脸检测模块和所述面部表情识别模块；
S2、通过预先训练好的所述人脸检测模块对传来一帧视频图像进行人脸检测，然后截取人脸部分图像送入面部表情识别模块进行识别,得到当前通讯对象的此刻可能性表情；
S3、在S1、S2两个流程处理的同时，通过所述语音识别模块实时对聊天内容进行识别，通过所述关键词提取模块对识别的语音的关键词进行提取；
S4、所述ID-关键词-情绪数据库在该时间点对关键词与表情识别结果进行同步汇总，得到对方对聊天内容的关注点和反感点同时在聊天界面进行展示和后台记录，辅助用户对交流进程进行把控和事后总结；
S5、所述同步分析模块根据图像帧号将S2中的表情识别结果和S3中的语音识别结果将关键词映射到当前时间序列上，并从所述ID-关键词-情绪数据库中读取情绪，计算当前面部情绪与短时间内提到的关键词历史进行情绪比对，选出对应当前情绪的关键词，将当前时间、情绪、关键词以与情绪相关的颜色展示在视频聊天板上，同时更新ID-关键词-情绪数据库。
优选的，所述人脸检测模块主要包括检测模型、特征模型、短期特征库和长期特征库，所述检测模型和特征模型是采用卷积神经网络的处理单元，所述长期特征库和所述短期特征库是特征存储单元，且所述长期特征库伴随每个账户的整个生命周期，所述短期特征库只伴随一次会话的生命周期。
优选的，所述面部表情识别模块采用卷积神经网络。
优选的，所述语音识别模块采用第三方识别算法。
优选的，所述ID-关键词-情绪数据库包括默认数据表和专有数据表，所述默认数据表包含关键词、情绪概率等字段，主键为关键词，所述默认数据表中每个关键词对应的情绪由模型得到；
所述专有数据表相对默认数据表增加ID字段，且主键为<ID,关键词>，存储对应每个ID专有的关键词-情绪关系列表，所述专有数据表初始时为空。
优选的，所述关键词提取模块算法采用第三方词性分析模块和停用词策略选取候选关键词。
本发明具备以下有益效果：
通过针对视频通讯中的音频和图像同步进行分析处理，一方面能对沟通双方的面部表情本身进行精准的分析，同时还可以结合语音识别对沟通双方的兴趣点和反感点进行精准的定位，辅助交流的一方或双方对通讯内容的把控和分析总结，实用意义较为明显，同时本技术方案全部流程均在端上进行处理，对用户的隐私起到绝对的保护作用。
附图说明
图1为本发明整体流程示意图；
图2为本发明人脸检测模块结构与流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2，一种视频通讯的情感分析方法，包括人脸检测模块、面部表情识别模块、语音识别模块、关键词提取模块、ID-关键词-情绪数据库和同步分析模块；
S1、预先训练所述人脸检测模块和所述面部表情识别模块；
S2、通过预先训练好的所述人脸检测模块对传来一帧视频图像进行人脸检测，然后截取人脸部分图像送入面部表情识别模块进行识别,得到当前通讯对象的此刻可能性表情(表情类型包括开心、惊讶、中性、恐惧、愤怒、伤心等等)；
S3、在S1、S2两个流程处理的同时，通过所述语音识别模块实时对聊天内容进行识别，通过所述关键词提取模块对识别的语音的关键词进行提取；
S4、所述ID-关键词-情绪数据库在该时间点对关键词与表情识别结果进行同步汇总，得到对方对聊天内容的关注点和反感点同时在聊天界面进行展示和后台记录，辅助用户对交流进程进行把控和事后总结；
S5、所述同步分析模块根据图像帧号将S2中的表情识别结果和S3中的语音识别结果将关键词映射到当前时间序列上，并从所述ID-关键词-情绪数据库中读取情绪E0，计算当前面部情绪与短时间内提到的关键词历史进行情绪比对，选出对应当前情绪的关键词，将当前时间、情绪、关键词以与情绪相关的颜色展示在视频聊天板上，同时更新ID-关键词-情绪数据库(具体为专有数据表)。
其中，所述人脸检测模块主要包括检测模型、特征模型、短期特征库和长期特征库，所述检测模型和特征模型是采用卷积神经网络的处理单元，长期特征库和短期特征库是特征存储单元，且长期特征库伴随每个账户的整个生命周期，短期特征库只伴随一次会话的生命周期，当有图像被输入模块时，检测模型会对视频序列的每一帧图像进行分析得到图像中所有人脸对应的位置框Ri以及置信度Ci，通过调整位置框大小和预置置信度阈值可以过滤背景中出现的人脸，特征模型负责利用预训练好的卷积神经网络提取必要特征，并与该账户对应的长期特征库中的每组特征进行比对，当命中时则输出被命中特征对应的人脸ID，否则继续与短期特征库的每组特征进行比对，在与短期特征库中的特征进行比对时，如果命中则对该被命中人脸ID对应的计数器加1，否则将当前特征加入短期特征库并对其创建全新ID，当短期特征库中存在某组特征对应的计数器数值超出预设阈值时，则将该组特征及其ID移入长期特征库,人脸检测模块中的长期特征库和短期特征库分别用于存储长期的、从属于好友账户和短期的、从属于当前会话的人脸特征，用于筛除偶然出现于画面内的路人，同时向ID-关键词-情绪模块提供索引所需的ID信息。
其中，所述面部表情识别模块采用卷积神经网络，使用具有表情标签的人脸数据进行训练，当训练完成后封装为可本地执行的模块。
其中，所述语音识别模块采用第三方识别算法，也可以通过公开语音识别数据训练循环神经网络或者卷积神经网络用于语音识别。
其中，所述ID-关键词-情绪数据库包括默认数据表和专有数据表，所述默认数据表包含关键词、情绪概率等字段，主键为关键词，所述默认数据表中每个关键词对应的情绪由模型得到，首先构建关键词库，然后通过专业标注人员对从中随机选取的词汇进行情绪标注，之后利用公开数据上训练得到词嵌入模型，再搭建词汇分类模型以已标注词汇对应的词嵌入表示为输入、情绪为标签进行模型训练，最终通过词嵌入模型和词汇分类模型配合将所有关键词进行自动分析，将结果存入默认数据表；
所述专有数据表相对默认数据表增加ID字段，且主键为<ID,关键词>，存储对应每个ID专有的关键词-情绪关系列表，所述专有数据表初始时为空，当某个自然词汇尚未被该ID提到时，则该<ID,关键词>对应的情绪为默认情绪，当某个ID提到某个关键词时，本模块会先查询专有数据表，查询成功得到情绪E0，否则从默认数据表中查询结果作为E0，之后将E0输出给同步分析模块，同步分析模块会在分析完成后返回关键词与对应分析结果E1，之后以m*E0+(1-m)*E1计算新E0并更新至专有数据表。
其中，所述关键词提取模块算法采用第三方词性分析模块和停用词策略选取候选关键词，利用从公开数据上统计得到的词汇TF-IDF(词频-逆文档频率)对关键词进行排序，选取当前句子中排序最高的词汇作为关键词。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种视频通讯的情感分析方法，包括人脸检测模块、面部表情识别模块、语音识别模块、关键词提取模块、ID-关键词-情绪数据库和同步分析模块，其特征在于：
S1、预先训练所述人脸检测模块和所述面部表情识别模块；
S2、通过预先训练好的所述人脸检测模块对传来一帧视频图像进行人脸检测，然后截取人脸部分图像送入面部表情识别模块进行识别,得到当前通讯对象的此刻可能性表情；
S3、在S1、S2两个流程处理的同时，通过所述语音识别模块实时对聊天内容进行识别，通过所述关键词提取模块对识别的语音的关键词进行提取；
S4、所述ID-关键词-情绪数据库在该时间点对关键词与表情识别结果进行同步汇总，得到对方对聊天内容的关注点和反感点同时在聊天界面进行展示和后台记录，辅助用户对交流进程进行把控和事后总结；
S5、所述同步分析模块根据图像帧号将S2中的表情识别结果和S3中的语音识别结果将关键词映射到当前时间序列上，并从所述ID-关键词-情绪数据库中读取情绪E0，计算当前面部情绪与短时间内提到的关键词历史进行情绪比对，选出对应当前情绪的关键词，将当前时间、情绪、关键词以与情绪相关的颜色展示在视频聊天板上，同时更新ID-关键词-情绪数据库。
2.根据权利要求1所述的一种视频通讯的情感分析方法，其特征在于：所述人脸检测模块主要包括检测模型、特征模型、短期特征库和长期特征库，所述检测模型和特征模型是采用卷积神经网络的处理单元，所述长期特征库和所述短期特征库是特征存储单元，且所述长期特征库伴随每个账户的整个生命周期，所述短期特征库只伴随一次会话的生命周期。
3.根据权利要求1所述的一种视频通讯的情感分析方法，其特征在于：所述面部表情识别模块采用卷积神经网络。
4.根据权利要求1所述的一种视频通讯的情感分析方法，其特征在于：所述语音识别模块采用第三方识别算法。
5.根据权利要求1所述的一种视频通讯的情感分析方法，其特征在于：所述ID-关键词-情绪数据库包括默认数据表和专有数据表，所述默认数据表包含关键词、情绪概率等字段，主键为关键词，所述默认数据表中每个关键词对应的情绪由模型得到；
所述专有数据表相对默认数据表增加ID字段，且主键为<ID,关键词>，存储对应每个ID专有的关键词-情绪关系列表，所述专有数据表初始时为空。
6.根据权利要求1所述的一种视频通讯的情感分析方法，其特征在于：所述关键词提取模块算法采用第三方词性分析模块和停用词策略选取候选关键词。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910715628.2A CN110414465B (zh) | 2019-08-05 | 2019-08-05 | 一种视频通讯的情感分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910715628.2A CN110414465B (zh) | 2019-08-05 | 2019-08-05 | 一种视频通讯的情感分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110414465A true CN110414465A (zh) | 2019-11-05 |
| CN110414465B CN110414465B (zh) | 2023-11-10 |
Family
ID=68365748
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910715628.2A Active CN110414465B (zh) | 2019-08-05 | 2019-08-05 | 一种视频通讯的情感分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110414465B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111932056A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-11-13 | 北京文思海辉金信软件有限公司 | 客服质量评分方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| WO2023246888A1 (zh) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 多媒体数据处理方法、装置和计算机可读存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105976809A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-09-28 | 中国地质大学（武汉） | 基于语音和面部表情的双模态情感融合的识别方法及系统 |
| CN106030642A (zh) * | 2014-02-23 | 2016-10-12 | 交互数字专利控股公司 | 认知与情感人机界面 |
| WO2016182393A1 (ko) * | 2015-05-13 | 2016-11-17 | 삼성전자 주식회사 | 사용자의 감성을 분석하는 방법 및 디바이스 |
| CN106909907A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种视频通讯情感分析辅助系统 |
| CN107256392A (zh) * | 2017-06-05 | 2017-10-17 | 南京邮电大学 | 一种联合图像、语音的全面情绪识别方法 |
| CN109033377A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-18 | 重庆柚瓣家科技有限公司 | 一种辅助社交的聊天系统及方法 |
| CN109446907A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种视频聊天的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
| CN109547332A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-29 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 通讯会话交互方法、装置、计算机设备 |
| CN109659009A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-19 | 杭州行为科技有限公司 | 情绪管理方法、装置及电子设备 |
-
2019
- 2019-08-05 CN CN201910715628.2A patent/CN110414465B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106030642A (zh) * | 2014-02-23 | 2016-10-12 | 交互数字专利控股公司 | 认知与情感人机界面 |
| WO2016182393A1 (ko) * | 2015-05-13 | 2016-11-17 | 삼성전자 주식회사 | 사용자의 감성을 분석하는 방법 및 디바이스 |
| CN105976809A (zh) * | 2016-05-25 | 2016-09-28 | 中国地质大学（武汉） | 基于语音和面部表情的双模态情感融合的识别方法及系统 |
| CN106909907A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-06-30 | 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 | 一种视频通讯情感分析辅助系统 |
| CN107256392A (zh) * | 2017-06-05 | 2017-10-17 | 南京邮电大学 | 一种联合图像、语音的全面情绪识别方法 |
| CN109033377A (zh) * | 2018-07-27 | 2018-12-18 | 重庆柚瓣家科技有限公司 | 一种辅助社交的聊天系统及方法 |
| CN109446907A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-03-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种视频聊天的方法、装置、设备和计算机存储介质 |
| CN109547332A (zh) * | 2018-11-22 | 2019-03-29 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 通讯会话交互方法、装置、计算机设备 |
| CN109659009A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-19 | 杭州行为科技有限公司 | 情绪管理方法、装置及电子设备 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111932056A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-11-13 | 北京文思海辉金信软件有限公司 | 客服质量评分方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| WO2023246888A1 (zh) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | 中兴通讯股份有限公司 | 多媒体数据处理方法、装置和计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110414465B (zh) | 2023-11-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107135247B (zh) | 一种人与人工智能协同工作的服务系统及方法 | |
| WO2018036555A1 (zh) | 会话处理方法及装置 | |
| WO2022095380A1 (zh) | 基于ai的虚拟交互模型生成方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN104050160B (zh) | 一种机器与人工翻译相融合的口语翻译方法和装置 | |
| CN110472017A (zh) | 一种话术分析和话题点识别匹配的方法及系统 | |
| CN108010531A (zh) | 一种可视智能问询方法及系统 | |
| CN109874053A (zh) | 基于视频内容理解和用户动态兴趣的短视频推荐方法 | |
| CN109271459A (zh) | 基于Lucene和文法网络的聊天机器人及其实现方法 | |
| WO2020253064A1 (zh) | 语音的识别方法及装置、计算机设备、存储介质 | |
| CN109460459A (zh) | 一种基于日志学习的对话系统自动优化方法 | |
| CN108924651B (zh) | 基于训练操作识别的教学视频智能播放系统 | |
| CN110019852A (zh) | 多媒体资源搜索方法和装置 | |
| CN105975531A (zh) | 基于对话知识库的机器人对话控制方法和系统 | |
| CN114238607B (zh) | 深度交互式ai智能求职顾问方法、系统及存储介质 | |
| CN110414465A (zh) | 一种视频通讯的情感分析方法 | |
| CN111651572A (zh) | 一种多领域任务型对话系统、方法和终端 | |
| KR20190046062A (ko) | 대화 시스템을 위한 대화 시나리오 데이터베이스 구축 방법 및 장치 | |
| CN112528638A (zh) | 异常对象识别方法及装置、电子设备、存储介质 | |
| CN117633196B (zh) | 问答模型构建方法及项目问答方法 | |
| CN113360598A (zh) | 基于人工智能的匹配方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN115359394A (zh) | 一种基于多模态融合的识别方法及其应用 | |
| KR20190103504A (ko) | 대화시나리오 자동 수집 및 온톨로지 대화 관계망을 이용한 연속 대화 방법 및 시스템 | |
| CN103714248A (zh) | 一种竞聘演讲的训练系统 | |
| CN110491372A (zh) | 一种反馈信息生成方法、装置、存储介质和智能设备 | |
| CN106874451A (zh) | 一种自动建立个人专属语料库的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |