服务机器人的语音情感识别与交互技术研究
智能机器人中的多模态感知与交互技术研究
智能机器人中的多模态感知与交互技术研究在当今科技快速发展的时代，智能机器人已经成为人们日常生活和工作中的重要辅助工具。
为了更好地适应各种场景和需求，智能机器人需要具备多模态感知与交互技术。
本文将探讨智能机器人中的多模态感知与交互技术的研究与应用。
1. 多模态感知技术多模态感知技术是智能机器人实现与外界的交互的关键。
通过多种感知方式，智能机器人可以更全面地了解周围环境和用户需求。
首先是视觉感知技术。
智能机器人可以通过摄像头等视觉传感器获取图像或视频信息，并通过图像处理算法进行分析和识别。
视觉感知技术可以用于人脸识别、目标检测、姿态估计等任务，从而帮助机器人更好地理解周围的环境。
其次是听觉感知技术。
机器人可以通过麦克风等听觉传感器获取声音和语音信息，并通过语音识别、情感分析等技术对用户需求进行理解和反应。
听觉感知技术可以让机器人实现语音交互、语音指令识别、情感分析等功能，提升与用户的沟通与交流能力。
此外，还有触觉感知技术。
智能机器人可以通过触摸传感器等设备获取触觉信息，实现对物体的触摸和感应。
触觉感知技术可以用于手势识别、物体抓取等任务，提升机器人的操作能力和交互体验。
综上所述，多模态感知技术可以通过视觉、听觉和触觉等多种感知方式相结合，使机器人对周围环境和用户进行更全面的感知，从而实现更智能化的交互。
2. 多模态交互技术多模态交互技术是智能机器人与用户之间进行有效沟通和交流的关键。
通过多种交互方式，智能机器人可以更好地与用户进行互动和合作。
首先是语音交互技术。
智能机器人可以通过语音合成技术生成自然语言回应，通过语音识别技术理解用户的语音指令。
语音交互技术可以使机器人像一个智能助手一样，回答用户的问题、提供帮助、执行任务等。
其次是图像交互技术。
智能机器人可以通过显示屏等设备展示图像或视频，并通过图像识别技术分析和理解用户提供的图像信息。
图像交互技术可以用于人机交互、图像识别、图像搜索等任务，提升机器人的视觉交互能力。
《情感语音识别与合成的研究》
《情感语音识别与合成的研究》篇一一、引言随着人工智能技术的发展，情感语音识别与合成逐渐成为人们关注的焦点。
情感语音识别与合成是自然语言处理（NLP）的重要领域，通过这些技术可以使得计算机和机器人更自然地理解和表达人类情感。
本文旨在探讨情感语音识别与合成的研究现状、应用领域以及未来发展趋势。
二、情感语音识别的研究情感语音识别是指通过计算机和机器学习技术分析语音中的情感信息，将声音转换为情感的标记和标签，实现识别人类情绪的目标。
这项技术的关键在于理解人的情绪特征以及如何从声音中提取这些特征。
2.1 情感语音识别的基本原理情感语音识别的基本原理是通过音频信号处理和机器学习算法对语音进行情感分析。
在音频信号处理阶段，提取出声音中的各种特征，如语调、音量、节奏等；在机器学习算法阶段，使用各种算法对这些特征进行训练，识别出不同情绪的特征和规律。
2.2 情感语音识别的研究进展近年来，随着深度学习技术的兴起，情感语音识别的准确率得到了显著提高。
例如，利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等技术对音频信号进行深度学习和特征提取，可以更准确地识别出不同情绪的语音。
此外，多模态情感识别技术也得到了广泛关注，通过融合声音、文字、表情等多种信息进行综合分析，提高情绪识别的准确率。
三、情感语音合成的研究情感语音合成是使计算机能够根据特定情感或语境生成自然语言语音的技术。
该技术可以实现与用户更自然地交流，提升人机交互的体验。
3.1 情感语音合成的基本原理情感语音合成的基本原理是将预定义的情感特征作为参考信号，生成相应情感的语调、音调、节奏等，从而实现模拟人类的情绪表达。
通常需要建立情绪参数的数学模型，然后将这些参数映射到特定的声波生成器中。
3.2 情感语音合成的技术进展近年来，深度学习和声学模型等技术在情感语音合成中得到了广泛应用。
例如，利用深度神经网络（DNN）和生成对抗网络（GAN）等技术，可以实现更加自然和逼真的声音表达。
机器人语音情感识别技术研究
机器人语音情感识别技术研究一、引言语言是人类最为重要的交流方式之一。
而情感则是语言交流中不可或缺的成分。
人类在交流中常通过语音的音调、语气、语速等非语义信息来表达情感。
随着人工智能技术的发展，机器人也逐渐成为我们日常生活中的陪伴。
然而，若机器人不能准确识别人类的情感，交流就会出现障碍，影响机器人与人类之间的关系。
因此，机器人语音情感识别技术也成为了人机交互领域的一个重要课题。
二、机器人语音情感识别技术概述机器人语音情感识别技术（Robot Speech Emotion Recognition，RSER）指机器人通过识别人类语音发出的非语义信息（如音调、语气等）以判断人类的情感状态的技术。
RSER 的发展对机器人的智能化和人机交互等领域有着重要的意义。
当前，RSER 主要基于语音信号分析来实现。
语音信号分析主要包括语音分帧、特征提取、声学建模等步骤。
特征提取的方法包括了基于人类听觉系统的梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）、基于一阶差分和二阶差分的差分梅尔频率倒谱系数（Differential Mel-Frequency Cepstral Coefficients，DMFCC）等。
声学建模主要包括基于高斯混合模型（GaussianMixture Model，GMM)、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM)、深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）等。
其中，HMM 方法在机器人语音情感识别中被广泛应用，因其对语音信号语境的建模效果较好。
三、机器人语音情感数据库研究机器人语音情感识别需要标注数据对模型训练和测试有较大的支撑作用。
近年来，很多研究者将精神病人、老年患者、儿童等不同人群的语音资料整合成数据库，并进行了情感标注和情感模型的研究，增强了情感识别技术在不同领域的应用。
四、机器人语音情感识别技术研究应用机器人语音情感识别技术已被广泛应用到人机交互场景中。
智能机器人的情感识别技术机器人的情感交流能力
智能机器人的情感识别技术机器人的情感交流能力智能机器人的情感识别技术与机器人的情感交流能力智能机器人作为人工智能的一项重要应用，近年来取得了快速的发展。
其中，情感识别技术和情感交流能力是智能机器人领域的关键要素。
本文将探讨智能机器人的情感识别技术以及机器人的情感交流能力，并分析其对人机交互的影响。
一、智能机器人的情感识别技术情感识别是智能机器人能够理解和识别人类情感状态的能力。
通过对声音、语音、面部表情、体态等多种信号的感知和分析，智能机器人能够准确地判断人类的情感状态，并做出相应的回应。
1.1 声音和语音识别声音和语音是人类情感表达的重要方式之一。
智能机器人通过对声音和语音的分析，可以准确识别人类的情感状态。
例如，通过分析语音的语调、音量、语速等特征，智能机器人可以判断出人类是高兴、悲伤还是愤怒等不同情感状态。
1.2 面部表情识别面部表情是人类情感表达的关键指示器之一。
智能机器人通过对人类面部表情的识别和分析，可以推测出人类的情感状态。
利用计算机视觉技术，智能机器人可以识别人脸的表情特征，如微笑、愤怒、惊讶等，从而判断出人类的情感状态。
1.3 体态识别人体姿态也是情感表达的重要组成部分。
智能机器人通过对人体姿态的分析，可以猜测出人类的情感状态。
通过使用传感器和摄像头等设备，智能机器人可以检测到人类的身体姿态，如挺胸抬头、低头垂肩等，从而推测出人类的情感状态。
二、机器人的情感交流能力机器人的情感交流能力是指机器人能够主动表达情感并与人类进行情感互动的能力。
通过具备情感交流能力，机器人能够更好地与人类进行沟通，提供更加个性化和贴近人类需求的服务。
2.1 情感表达智能机器人可以通过声音、语音、面部表情等多种方式表达情感。
例如，通过调整语音的音调、音量和语速，机器人可以表达高兴、悲伤等不同情感状态。
通过模仿人类的面部表情，机器人也可以通过面部表情来表达情感。
2.2 情感共鸣机器人能够对人类的情感做出理解和回应，从而建立起情感共鸣。
语音情感识别技术研究及应用探究
语音情感识别技术研究及应用探究语音情感识别技术是一种新型计算机技术，可以通过智能计算机系统自动识别并分析说话人的情感状态。
该技术主要应用在语音助手、智能客服、广告评测、教育评估、疾病诊断、安全监控、情感研究、社交网络等众多领域。
本文将从技术原理、研发状况、应用场景等多个角度探究语音情感识别技术的发展现状和未来发展趋势。
一、技术原理语音情感识别技术主要是通过采集说话人的声音信号，利用机器学习、人工神经网络、分类算法等模型来分析声音信号中所包含的语音情感信息。
目前，常用的语音情感识别算法有高斯混合模型、隐马尔科夫模型、支持向量机、人工神经网络等多种。
例如，高斯混合模型通常用于对语音数据的建模和分类，它可以对多组训练数据进行聚类分析，并对已知的语音样本集和待检测语音进行分类；隐马尔科夫模型则是一种常用的根据时序数据分析进行建模和分类的方法，可以根据声学特征建立语音情感识别模型；支持向量机则是英美科技领域广泛使用的一种算法，具有较高的识别精度和较好的泛化性能；人工神经网络则利用各种模拟神经元的抽象方法，通过多次迭代计算，得出能够对语音情感状态进行分类的最优模型。
二、研发状况目前，国内外对于语音情感识别技术的研发已经相当深入。
在国外，Microsoft、Apple、Google、IBM等科技巨头均进行了大量的语音情感识别技术研发，并已经相继将其应用到智能客服、语音助手、安全监控等领域中。
同时，国内的互联网企业也在大力投入这个领域。
例如，百度、腾讯、阿里巴巴等公司都已经推出了自己的语音情感分析技术。
在研发方面，目前的主要挑战在于多语种、多说话人、多场景的语音信号情感识别。
不同声音的情感状态会因为各种因素存在差别，例如说话人的性别、年龄、语言习惯、情感表达方式等，或者说话的场景环境、情景语境等，都会影响语音情感分析的精度。
因此，如何解决这些挑战将成为未来的重点方向之一。
三、应用场景语音情感识别技术在众多领域中都具有广泛的应用前景。
协作机器人的人机感知与协同交互研究
协作机器人的人机感知与协同交互研究随着科技的不断发展，协作机器人（Collaborative Robots）在工业和服务领域的应用越来越广泛。
为了实现更高效、更安全的人机协作，研究人员致力于开发协作机器人的人机感知与协同交互技术。
本文将就该领域的最新研究进展进行探讨。
人机感知是协作机器人能够准确观测和理解人类意图的关键。
目前，人机感知研究主要集中在三个方面：人体姿态检测、情感识别和行为意图理解。
人体姿态检测是指通过计算机视觉技术，从图像或视频中识别和解析出人体的姿态信息。
通过检测人的关节角度和身体部位，协作机器人可以了解人在工作环境中的动作和位置，并且作出相应的反应。
目前已有许多基于深度学习的姿态检测算法被提出，取得了较好的识别准确度和实时性能。
情感识别是协作机器人获取和分析人类情感状态的能力，这对于实现真正智能化的人机交互至关重要。
研究人员通过分析语音、面部表情、生理指标等多模态数据，可以有效识别人的情绪状态。
例如，协作机器人可以通过分析人的语音参数和声调来识别出是否处于愉快、紧张或疲劳等情绪状态，并做出相应的调整以提供更加人性化的协作。
行为意图理解是指协作机器人可以通过分析人的行为特征和动作序列，推测出其意图和目标。
这对于实现高效的任务协作和无缝的人机交互至关重要。
近年来，深度学习技术的发展为行为意图理解提供了更好的方法。
研究人员通过将动作序列输入循环神经网络或卷积神经网络中，可以实现对人类行为的高准确度识别和意图推测。
协同交互是指人与机器人之间高效、安全地完成任务的过程。
在协作机器人的开发中，协同交互的研究主要集中在三个方面：人机交互界面设计、安全和人机动作同步。
人机交互界面设计是为了实现简洁直观的操作界面，使人能够方便地与协作机器人进行交互。
通过使用图形用户界面（GUI）、语音控制、手势识别等技术，人们可以直接通过触摸、说话或手势来控制协作机器人的运动和执行任务。
安全是协作机器人研究的重要方面之一。
语音情感识别技术在智能交互中的应用
语音情感识别技术在智能交互中的应用第一章绪论随着人工智能技术的不断发展，语音情感识别技术成为智能交互领域中的重要技术之一。
语音情感识别技术可以通过分析人的语音表达和音调变化，识别出人的情感状态，从而达到更好的智能交互目的。
本文将介绍语音情感识别技术在智能交互中的应用，并探讨其未来发展趋势。
第二章语音情感识别技术概述语音情感识别技术是一种基于语音信号分析和数据挖掘技术的方法，它可以通过分析语音信号中的语音信息和情感信息，对语音信号进行处理和分类，得到准确的情感状态。
目前，主要的语音情感识别方法有基于音频特征的方法、基于深度学习的方法和基于语法模型的方法。
基于音频特征的方法是通过对语音信号的声调、语速、音量等特征进行分析，识别出说话者的情感状态。
这种方法的主要优点是准确率高，且针对短语识别效果较好。
缺点是需要大量的人工标注数据支持，难以适应各种不同情况。
基于深度学习的方法是近年来比较流行的一种方法，主要基于神经网络，通过对大量语音信号的训练，实现对情感状态的分类。
这种方法的主要优点是准确度高，适用性广，可以自动提取特征，在不同情况下表现良好。
缺点是需要大量的数据训练和计算资源支持。
基于语法模型的方法是将语音信号转换为文本信息，然后通过对文本信息的分析，识别文本中的情感状态。
这种方法的主要优点是可以适应不同语言环境和情境下的情感分析，缺点是需要消耗大量的时间和计算资源进行文本转换和分析。
第三章语音情感识别技术在智能交互中的应用语音情感识别技术在语音识别、自然语言处理、智能机器人等方面都有广泛的应用。
下面将分别从这三个方面介绍语音情感识别技术在智能交互中的应用。
3.1 语音识别在自然语言处理中，语音识别是一个非常重要的环节。
语音情感识别技术可以通过分析语音信号中的情感特征，提高语音识别的准确性和效率。
例如，在智能助手（如小爱同学、天猫精灵等）中，语音情感识别技术可以识别用户的情感状态，从而提供更加智能、个性化的服务。
基于语音的情感识别技术研究
基于语音的情感识别技术研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于语音的情感识别技术也日益成熟。
这项技术可以通过分析说话人的语音特征，推断出其情感状态，为人工智能应用提供更为智能化的服务。
一、技术原理基于语音的情感识别技术主要利用音频信号处理和机器学习技术来分析音频特征，探测人的情感状态。
首先，需要把音频信号进行预加重、分帧、加窗、FFT变换等基本处理，然后提取出频域和时域特征参数。
这些参数包括基音频率、共振峰频率、能量、过零率等，都能反映语音信号中包含的情感信息。
接着，利用相关算法，如支持向量机、神经网络等，对这些特征进行学习和分类，从而实现情感识别。
二、应用领域基于语音的情感识别技术可以广泛应用于多个领域。
在语音交互技术中，情感识别可以实现智能语音助手更智能化的服务，使其能够了解用户的情感需求，更好地为用户提供服务。
在医疗健康领域，情感识别技术可以帮助医生了解患者的情感状态，有助于更好地为患者提供治疗方案。
在广告营销领域，情感识别可以分析客户的情感需求，制定更具吸引力、切实可行的营销方案。
此外，在教育、娱乐等领域也有着广泛的应用。
三、技术进展和挑战目前，基于语音的情感识别技术已经较为成熟，一些商业应用已经陆续推出。
然而，仍然存在不少技术挑战。
首先，由于人的语音表达情感相对复杂，情感识别的准确度一直是技术研究的难点。
其次，虽然机器学习技术对语音信号进行分类可以提高准确度，但所需的训练数据规模较大，数据获取和标注也是较大的工作量。
此外，语音信号受到环境噪声和说话人口音的影响，也会影响情感识别的准确度。
四、未来展望随着技术的不断发展和研究的深入，基于语音的情感识别技术将会朝着更加精准、高效的方向发展。
同时，更好的数据标注和获取工作也会促进情感识别技术的发展。
未来，无论是在智能语音助手、医疗健康、广告营销等领域，还是在娱乐、教育等领域，情感识别都将成为人工智能技术的重要应用之一。
也许，将来即使人距离彼此越来越远，但基于语音的情感识别技术也能帮助我们更好地理解对方，并实现更为智能化的互动。
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２（Ｃｏｌｌｅｇｅ口，Ｍｅｃｈａｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅ—ｎｇ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００４４４。Ｃ舳Ｗ） ’（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｅｎｔｅｒ。Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００４４４，Ｃｈｉｎａ）
合、头部的转动等并能做出基本的表情．机器人的结构设计和
系统设计完全根据生理学人体结构来设计，控制系统采用上
下位机结构．机器人的移动部分使用两轮差动机构进行驱动，
并且配有两个６自由度的手臂，可以进行复杂操作．上位机采
隐马尔可夫模型作为语音信号的一种较为理想的统计模 型，今天已经在语音处理领域获得了广泛的应用，｝ＩＭＭ已成 为语音识别领域很成熟的方法。形成了用于语音识别的基本 结构框架：如Ｂａｍｎ Ｗｅｌｃｈ训练算法、Ｖｉｔｅｒｂｉ识别算法等．
假定有一个含有Ｖ种情感状态语音的待识别语音库，每 个情感状态都有Ｋ个语音样本．对于情感语音的识别，要完 成以下工作ｕ”：
小型微型计算机系统 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ
２０１０年７月第７期 Ｖ０１．３１ Ｎｏ．７ ２０１０
服务机器人的语音情感识别与交互技术研究
袁 健１，贺 祥１，许华虎１，冯肖维２，刘 玲３
１（上海大学计算机工程与科学学院，上海２００４４４） ２（上海大学机电工程与自动化学院，上海２００４４４）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｎａｌｙｚｅｓ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｏｆ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｔｈｅｎ ａｐｐｌｉｅｓ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＨＭＭ ｔＯ ｒｏｂｏｔ．Ｔｈｅ ｐｕｒｐｏｓｅ ｉｓ ｔＯ ｅｎａｂｌｅ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｔＯ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅ ａｎｄ ｔＯ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ ｔｈｅ ｏｒｎｏｄｏｎａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｈａｔ ｌｉｅｓ ｉｎ ｓｐｅｅｃｈ ｓｉｇｎａｌ ａｎｄ ｔｈｅｎ ｔｏ ｇｉｖｅ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｅｍｏｔｉｏｎ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｐｅｅｃｈ，ｆａｃｉａｌ ｅｘｐｒｅｓ－ ｓｉｏｎ，ｂｏｄｙ ａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ＳＯ ０１１．Ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｇｉｖｅｓ ｔｈｅ印ｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ａｐｐｌｙｉｎｇ ｔｈｅ ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｍｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｔｏ ｓｅｒｖｉｃｅ ｒｏｂｏｔ．Ｔｈｕｓ ｉｔ ｆｏｒｍｓ ｎａｔｕｒａｌ ａｎｄ ｕｓｅｒ－ｆｒｉｏｎｄｌｙ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓ ｆｒｉｅｎｄｌｙ ｈｕｍａｎ—ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｐｅｅｃｈ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｓｅｒｖｉｃｅ ｒｏｂｏｔ；ｅｍｏｔｉｏｎ ｍｂｏｔ
ｌ引言
服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能 完成有益于人类的服务工作，但不包括从事生产的设备¨１． 与工业机器人注重精密、快速和高效相比，服务机器人则更重 视安全可靠和使用方便，这是因为服务机器人更贴近人类的 日常生活．
语音情感识别就是从语音信号中识别出说话人的情感信 息，它是情感机器人中情感识别系统的一个重要组成部分．情 感机器人是指具有人类智能的机器人．它从人类中成长，学习 人类的技能，与人类拥有共同的价值标准，可以看成是人类思 维的后代．这里所说的人类智能，是一种广义上的智能，它不 但包括一定的智商，同时还具有一定的”情商¨“．语音情感 识别在自然人机交互、多媒体分段与检索、安全系统自动监管 等方面有着广泛的应用前景．比如，用于自动远程电话服务中 心，及时发现客户的不满情绪Ｈ１；用于远程教学和婴儿教育， 及时识别学生的情绪并做出适当的处理，从而提高教学质量；
１）语音库中的每个情感状态Ｖ建立其对应的隐马尔可 夫模型入，，即得到和每种情感状态用于训练的所有观察序列 最为匹配的参数模型（１ｒ，Ａ，Ｂ）．
（０）
Ｅ＝∑［工（ｍ）∞（ｎ一，，１）］２＝ ｍ＝·■
■ｍ墨＾＋．Ｉ．［工（ｍ）∞（刀一肌）】２（１）
式ｌ中，汉明窗函数∞（ｎ）平方的物理含义是一个冲激响 应为∞（ｎ）２的滤波器．首先求出语音信号各样本点值的平 方，然后样点通过滤波器输出由短时能量构成的时间序列．采 用窗长Ｎ＝２３．２２ｍｓ（２５６点），在满足对语音振幅瞬问变化的 细节进行了有效平滑的前提下，保证了短时能量的明显变化． 识别时将情感语音短时能量变化率和有声部分平均短时能量 作为特征参数． ３．１．４语音信号的振幅
３Ｅ－（ｍ上ａｉ海ｌ：大ｊ学ｉａ计ｎｙ算ｕａ中ｎｃ心ｌｍ，＠删上．海ｔ２ｏ０ｍ０４４４）
摘要：分析语音情感识另ｌｌ技术的发展现状和关键技术，将基于隐马尔可夫模型的语音情感识别方法应用在机器人中，目的在
于使机器人能够识别人的语音信号中的情感信息，并做出相应的情感表达．这在我们研制出的服务机器人中得到了较好的应
１，‘；嘴．ｍ楚［Ｐ（Ｏ／Ａ，）］
（３）
万方数据
１４６８
小型微型计算机系统
２０１０年
４技术应用
４．１机器人平台介绍
本文将语音情感识别技术应用在国家”八六三“高技术
研究发展计划项目”家庭生活支援多机器人系统”的语音子
系统中，验证了语音情感特征提取和情感识别方法的有效性．
该机器人的头部能够实现眼球的转动、眼睑的闭合、嘴的闭
收稿日期：２００９－０３．１６基金项目：国家。八六三。高技术研究发展计划项目（２００７ＡＡ０４１６０４）资助． 作者简介：袁健．男，１９８５年生。硕士
研究生，研究方向为语音情感识别、多媒体技术；贺祥，男，１９８４年生。硕士研究生，研究方向为机器视觉；许华虎，男，１９６６年生，教授，博士， ＣＣＦ高级会员，研究方向为多媒体技术、ＣＩＭＳ、网络等；冯肖堆．男，１９８２年生，博士研究生，研究方向为智能机器人控制等；刘玲．女，１９７７年 生。研究方向为网络管理．
■ｏ＾一＾＋Ｉ
（２）
式２可以理解为窗函数∞（ｎ）对信号进行了线性滤波运
算．与短时能量比较，短时平均振幅用绝对值之和代替了平方
和，简化了运算．由于振幅的瞬间最大值很难屏蔽掉一些干扰
导致的突变，那么取得的值将是不准确的．因此，选取从发音
开始到结束之间的平均振幅的最大值作为最大振幅，同时提
取振幅平均变化率作为参数用于语音情感识别．
用，该机器人能够识别人的语音情感并能与人进行一定的交互．
关键词：语音情感识别；服务机器人；情感机器人
中图分类号：ＴＰ９１２
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００一１２２０（２０１０）０７－１４６６－０４
Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｔｈｅ Ｓｐｅｅｃｈ Ｅｍｏｔｉｏｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｒｏｂｏｔ
以及共振峰峰值的平均值等作为识别用特征参数．
３．２语音情感识别方法
语音情感识别是一个模式识别问题，大部分模式识别和
分类方法都被尝试用于语音中情感的自动识别，这些方法包
括人工神经网络，隐马尔可夫模型，混合高感的识别． 机和最大似然贝叶斯分类等．本文利用隐马尔可夫模型
也可以用于刑事侦察中自动检测犯罪嫌疑人的心理状态以及 辅助测谎‘４１等．
本文介绍了ＶＣ＋＋开发环境下服务机器人的语音情感 识别和语音交互系统的实现，通过实验表明，机器人能够识别 人的情感并能与人进行友好的交互．
２语音情感识别的研究现状
在１９ｒ７２年，Ｗｉｌｌｉａｍｓ发现人的情感变化对语音的基音轮 廓有很大的影响，这是国外最早的语音情感方面的研究之一． 近年来研究最活跃的是美国麻省理工学院媒体实验室．１９９０ 年，麻省理工学院媒体实验室构造了一个”情感编辑器”对外 界各种情感信号进行采样，如人的语音信号、脸部表情信号等 来识别各种情感＂Ｊ．１９９６年日本东京Ｓｅｉｋｅｉ大学提出情感空 间的概念并建立了语音情感模型．２０００年，Ｍａｒｉｂｏｒ大学的 Ｖｌａｄｉｍｉｒ Ｈｏｇａｎ研究了基于多种语言的语音情感识别【６】．国 际语音通信协会（ＩＳＣＡ）为此也做了很大的贡献，现在该协会 每两年举办一次的Ｅａｒｏｓｐｃｃｃｈ或Ｉｎｔｅｒｓｐｅｅｃｈ国际会议，是语
３．１．５共振峰
共振峰是反映声道特性的一个重要参数，因为不同情感
的发音可能使声道有不同的变化，所以能够预料到不同情感
发音的共振峰的位置不同．本文首先用线性预测法求出预测
系数，然后用预测系数估计出声道的频响曲线，再用峰值检出
法计算出各共振峰的频率Ｈ“．选取共振峰频率的平均值、共
振峰频率的平均变化率、共振峰峰值点回归直线的平均斜率
万方数据
７期
袁健等：服务机器人的语音情感识别与交互技术研究
１４６７
音研究领域非常出名的大会． 在国内，语音情感识别的研究起步较晚，但是国家以及大
学和科研院所都加大了在这个领域的研究力度，比如中科院 自动化所、清华大学、北京科技大学、东南大学、浙江大学等． ２００１年，东南大学赵力等人提出语音信号中的情感识别研 究【７］．２００３年，北京科技大学谷学静等人将ＢＤＩ Ａｇｅｎｔ技术 应用与情感机器人的语音识别技术研究中．另外，２００３年１２ 月中科院自动化所等单位在北京主办了第一届中国情感计算 及智能交互学术会议，２００５年ｌＯ月又在北京主办了首届国 际情感计算及智能交互学术会议＂ｊ．
对于语音情感识别技术的研究，情感语音库是个基础工 程：另外还需要提取有效的情感特征，改进语音情感识别算 法。提高情感的识别率．