面向智能家居的虚拟人交互方法与技术的研究

发布时间：2017-09-18 00:32

  本文关键词：面向智能家居的虚拟人交互方法与技术的研究

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【摘要】：在智能家居领域中,研究者们对技术层面的新研究层出不穷。但是,对于完整的智能家居系统来讲,仅仅考虑这些硬件的环境,而没有考虑软件的环境,就会忽略用户的个性化体验,忽视用户的内在需求。因此,除了这些智能化的硬件设施以外,还需要一套智能的软环境协助,以达到和谐的个性的人机交互的目的。智能可以通过情感来实现,虚拟人与用户的智能交流也可以通过情感交流来实现。本文以实现智能为目的,以智能家居为应用背景,对虚拟人赋予情感并与用户交互,以情感计算和人机交互为研究理论和方法,探讨智能家居中的利用虚拟人进行个性化交互的关键问题和核心技术。 文章的研究内容以及创新点如下面所示： (1)心理学的情感维度理论认为,人类的情感可以由维度空间表达,但是在情感计算中,情感究竟采用几维的方式进行表达,研究者们并没有达成共识。利用虚拟人进行人机交互时,面对语音文本的情感维度的表达问题,本文提出了一种基于5点语义差异量表的测试方法,通过设置调查问卷,对心理学涉及的16个维度进行评价。5点语义差异量表是根据9点语义差异量表简化而来,由50名测试者对20句文本进行评价,评测的数据通过均值和方差的对比,证明了简化的5点语义差异量表的可行性。基于此量表,由同样的50名测试者对20句情感文本的调查问卷进行了16个维度的评价。通过对评测的数据进行积差相关和主成分分析,认为这16个维度具有高度相关性,且这16个维度可以划分为5个维度。其中,强度和正负性这两个维度就能够表达70%左右的情感,确信度、优势度和注意度对情感表达的贡献依次减少。因此,有关虚拟人的语音文本的情感表达,可以用二维的情感空问进行计算。对于高标准的情感表达需求,可采用三维或者四维的情感空间进行计算。 (2)心理学的情感离散观认为,人类的情感可以由几种基本情感和几种复杂情感刻画,最具有代表性的情感离散观模型是基于概率的隐马尔可夫模型(HMM)。利用虚拟人进行人机交互时,可以选择HMM情感模型对虚拟人的情感进行刻画。针对HMM的情感计算缺少认知因素的影响,本文提出了一种改进的具有认知和记忆的HMM情感模型。改进的模型通过情感能量的定义,以及对心境能量进行拉普拉斯变换和反变换,认为心境的变化模型是与时间有密切关系的。基于此,依据生理性周期对心境的影响,本文给出了心境的变化模型,以弥补没有认知因素的HMM情感模型。同时,为了使得该模型具有记忆功能,在原始的HMM情感模型中添加了对前一时刻的情感模型的构建。从数据的分析上来看,添加了记忆功能的HMM情感模型的结果是加强了概率值较大的情感状态,同时又削弱了概率值较小的情感状态,这与我们日常认知是一致的。 (3)在虚拟人对语音文本进行情感分析时,本文提出了一种基于情感词库的层次分析法。首先本文构建一个适用于智能家居的情感词库。并对其进行了多重的标注,且该词库具有扩展性。然后,为了更好地筛选出具有情感的情感词,本文从词性这一独特的视角中,通过约简词性的方法,选取特征词汇作为情感词。最后,从分层的角度对语音文本进行情感分析,其中三个层次分别指的是词汇——句子——文本。针对语音文本,本文分别对情感的维度观模型和基于认知和记忆的HMM模型进行了分析。在情感的维度观模型中,定义了这三个层次的情感正负性和强度的表达式。作为最小粒度的词汇,其情感正负性是经由情感词库的映射得到,其情感的强度是由计算式得到,该计算式对转折句有良好的计算特性。在基于认知和记忆的HMM模型中,通过对心境变化模型中的影响因子的分析与设定,以及记忆参数和原始参数的设定,实现了语音文本的离散观的情感分析。 (4)为了实现情感的交互,文章设计了一款面向智能家居的交互系统,通过设计虚拟人的形象,并赋予虚拟管家的职能,使之为载体与用户进行情感交互。作为智能家居的虚拟管家,虚拟人不仅可以利用语音交互技术与用户进行交流,以及实现基本的控制功能,而且还能够与用户实现情感的交互。在虚拟管家的控制下,智能家居系统可以实现身份识别、记事本、理财分析、天气预报、网页浏览等基本功能。同时,本文还设计了个性化的功能,即基于句模匹配的问答系统和基于语音文本的聊天系统。在问答系统中,输入的语音文本被划分为7种不同类型的句子模型,每种句模都有不同的句子匹配规则,通过对多种句子模型的匹配,输入的语音文本可以从数据库中匹配到合适的输出。通过实验证明,多种句模和规则的匹配可以提高问答系统的输出正确率。在基于语音文本的聊天系统中,利用维度观模型和基于认知和记忆的HMM模型,对语音文本进行情感的分析。从程序运行的结果来看,两种模型的结果具有相似性,都能较准确地实现虚拟人与用户的情感交互。
【关键词】：人机交互 智能家居 情感模型
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.44;TN929.5;TU855
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 1 引言13-19
• 1.1 课题研究背景13-15
• 1.2 课题研究的应用前景15-16
• 1.3 本文主要工作及章节安排16-19
• 2 智能家居和虚拟交互的研究进展19-45
• 2.1 智能家居的发展19-23
• 2.1.1 国外智能家居的发展19-21
• 2.1.2 国外智能家居的发展21-22
• 2.1.3 智能家居的不足22-23
• 2.2 情感交互的理论及其发展23-26
• 2.2.1 情感计算23-24
• 2.2.2 感性工学24-25
• 2.2.3 人工心理25-26
• 2.2.4 小结26
• 2.3 情感模型26-30
• 2.3.1 基于认知的情感模型28
• 2.3.2 基于概率的情感模型28-29
• 2.3.3 基于任务的情感模型29
• 2.3.4 计算机应用情感模型29
• 2.3.5 小结29-30
• 2.4 智能家居的交互终端30-34
• 2.4.1 普通的交互终端30-31
• 2.4.2 基于电脑的交互31
• 2.4.3 基于魔镜的交互31-32
• 2.4.4 基于手表的交互32-33
• 2.4.5 基于手机的交互33-34
• 2.5 虚拟人技术34-39
• 2.5.1 基础概念和应用领域34-35
• 2.5.2 虚拟人的设计35-37
• 2.5.3 虚拟人的发展37-39
• 2.6 文本的情感识别39-43
• 2.6.1 基础理论39-40
• 2.6.2 研究范围40-43
• 2.7 本章小结43-45
• 3 虚拟人的情感模型分析45-71
• 3.1 情感的特征与分类45-48
• 3.1.1 情感的特征45-47
• 3.1.2 情感的分类47-48
• 3.2 情感模型的维度观分析48-63
• 3.2.1 五点语义差异量表49-53
• 3.2.2 文本语料库的选择53
• 3.2.3 问卷调查系统的选择53-58
• 3.2.4 数据的分析58-63
• 3.2.5 结论63
• 3.3 情感模型的离散观分析63-69
• 3.3.1 HMM的基本理论64
• 3.3.2 基于认知和记忆的HMM模型64-69
• 3.4 本章小结69-71
• 4 基于情感词库的层次分析法71-91
• 4.1 中文分词系统71-75
• 4.1.1 分词系统的统计71-72
• 4.1.2 ICTCLAS分词系统72-75
• 4.2 基于粗糙集的属性约简75-77
• 4.3 情感词库的构建77-79
• 4.4 情感的维度观分析79-83
• 4.4.1 文本的数学表达79-81
• 4.4.2 文本的分类算法81-83
• 4.5 情感的离散观分析83-90
• 4.5.1 HMM的原始模型83
• 4.5.2 具有记忆的HMM情绪模型83-84
• 4.5.3 心境的变化模型84-88
• 4.5.4 基于心境和记忆的HMM情感模型88-90
• 4.6 本章小结90-91
• 5 个性化交互软件的设计91-107
• 5.1 整体方案91-92
• 5.2 虚拟人形象设计92-95
• 5.2.1 基于照片的重建92-93
• 5.2.2 基于模型的三维重建93
• 5.2.3 基于FLASH的设计93-94
• 5.2.4 基于OpenGL的设计94
• 5.2.5 基于Agent的设计94-95
• 5.3 基础功能模块的设计95-98
• 5.4 基于句模匹配的问答系统98-104
• 5.4.1 总体设计98-99
• 5.4.2 句模匹配规则99-104
• 5.5 基于文本的情感聊天系统104-106
• 5.5.1 基于二维空间的模型实现104-105
• 5.5.2 基于HMM的模型实现105-106
• 5.6 本章小结106-107
• 6 结论107-111
• 6.1 本文的主要研究成果107-109
• 6.2 未来研究工作展望109-111
• 参考文献111-122
• 作者简历及在学研究成果122-125
• 学位论文数据集125

【参考文献】

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本文编号：872321