基于深度学习的多模态自适应数字人系统及其情感智能优化方法

本发明公开了一种基于深度学习的多模态自适应数字人系统，包括：面部表情提取模块，利用深度学习中的卷积神经网络从视频图像中提取面部信息；说话风格建模模块，使用长期短时记忆网络来分析和理解用户的语言模式，以预测他们的意图和情感状态；个性化推荐模块，结合协同过滤和基于内容的推荐算法，通过对用户历史数据的深入挖掘和学习，本发明涉及多模态自适应数字人系统技术领域。该基于深度学习的多模态自适应数字人系统，结合了丰富的传感器信息和先进的人工智能技术，具备高精度的情感辨识能力以及灵活的自适应对话能力，可以有效地增加与人机交互过程中的真实感和亲密度，极大地提升了用户的使用满意度。