基于隐马尔可夫模型的语音情感识别在服务机器人交互中的应用

本文档深入探讨了"服务机器人的语音情感识别与交互技术研究"这一主题，主要关注于当前语音情感识别技术的发展趋势及其关键技术。作者们分析了该领域的重要性和实用性，特别提到了基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的方法在语音情感识别中的应用。这种技术旨在让服务机器人能够理解人类语音中的情绪信息，从而实现更自然、更具人性化的交互。 隐马尔可夫模型是一种统计建模工具，通过分析声音特征序列（如音调、语速、强度等）来推断说话者的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒或惊讶等。在服务机器人中，这种能力对于提升用户体验至关重要，因为机器人能够根据用户的情感反馈调整其回应，提供更加个性化和贴心的服务。 论文作者袁健、贺祥、许华虎等人，分别来自上海大学计算机工程与科学学院、机电工程与自动化学院以及计算中心，他们共同研究了如何将这项技术融入到实际的服务机器人系统中。他们在设计的机器人原型中成功实现了语音情感识别，并且能够根据识别到的情绪与用户进行一定程度的交互。这种交互可能包括改变对话策略、调整表情或语言风格，以更好地与用户进行沟通。 关键词方面，文章强调了"语音情感识别"、"服务机器人"以及"情感机器人"的重要性，表明了本文的研究焦点在于将理论研究成果转化为实际应用，以提高服务机器人的智能化水平和服务质量。 这篇论文为我们提供了关于服务机器人语音情感识别技术的最新进展和实际应用案例，对于推动人工智能领域，特别是机器人技术与人机交互的研究具有重要的参考价值。