摘要
本发明涉及人工智能技术领域,具体地说是一种基于不确定性评估的多模态情感识别及交互的调整系统与方法,本发明解决了现有技术中的人机交互过程中在不确定性处理上、交互策略的鲁棒性、模态间的互补信息挖掘度等不足之处,以及缺乏对融合后特征不确定性的建模,导致的深度应用上的有限性。通过多模态特征融合、贝叶斯神经网络/模型集成等技术量化情感识别结果的不确定性,并根据不确定性得分动态调整交互策略,在高不确定性场景下触发情感澄清或保守回应,提升人机交互的鲁棒性与用户体验,适用于智能客服、政务咨询、医疗问诊等对情感交互准确性要求高的场景。
技术关键词
情感类别
贝叶斯神经网络
数据处理单元
策略
文本编码器
情感分类模型
子模块
模型参数不确定性
视觉
存储模块
Softmax函数
面部动作单元
语音特征
多模态特征融合
情感识别模型