[发明专利]一种基于人工智能的随身机器人的实现方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的随身机器人的实现方法，其特征在于，包括：

采集使用者的自身信息、周围的环境信息和人物信息，形成对应的语音数据和图像数据并存储于记忆池中；

利用预置的特征提取模型对语音数据和图像数据进行特征提取，并保留所述特征在时间和空间上的相对位置关系，形成关系网络；

获取新输入的数据提取出特征，并在所述关系网络中搜索相关的特征并激活；

将新输入的数据与记忆池中激活的相关记忆数据的特征进行重组，基于重组结果建立对新输入的数据的响应，并转换为对应的输出形式。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的随身机器人的实现方法，其特征在于，对语音数据的特征提取包括：

利用高通滤波器在时域上对语音数据进行预加重处理，并进行分帧加窗处理，截取短时音频片段；

对短时音频片段进行短时傅里叶变换，获取傅里叶变换的模，得到频谱特征；

利用梅尔滤波器组对频谱特征进行滤波，并进行对数操作，得到滤波器组特征；

对滤波器组特征进行倒谱分析和离散傅里叶逆变换，得到梅尔倒谱系数特征，并基于梅尔倒谱系数特征通过一阶差分操作来获取音频的动态特征。

3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的随身机器人的实现方法，其特征在于，对图像数据的特征提取包括：

对图像进行灰度化处理，并采用Gamma校正法对图像进行颜色空间的标准化处理；

计算处理后的图像中每个像素的梯度，并将图像划分成若干细胞单元，并统计每个细胞单元的梯度方向直方图，得到梯度向量；

将细胞单元组合成块，并分别将每一个块内的细胞单元的梯度向量串联起来形成HOG特征并进行归一化；

对所有重叠的块进行HOG特征收集，结合形成最终的特征向量。

4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的随身机器人的实现方法，其特征在于，所述将新输入的数据与记忆池中激活的相关记忆数据的特征进行重组，基于重组结果建立对新输入的数据的响应的步骤包括：

基于记忆池中激活的相关记忆数据的特征，利用所激活的信息来预测潜在响应信息；

将新输入的数据与记忆池中激活的相关记忆数据的特征进行重组，并在预测的潜在响应信息范围内，按照趋利避害的原则，搜索最优响应路径。

5.一种基于人工智能的随身机器人的实现系统，其特征在于，包括：

信息采集模块，用于采集使用者的自身信息、周围的环境信息和人物信息，形成对应的语音数据和图像数据并存储于记忆池中；

特征提取模块，用于利用预置的特征提取模型对语音数据和图像数据进行特征提取，并保留所述特征在时间和空间上的相对位置关系，形成关系网络；

信息理解模块，用于获取新输入的数据提取出特征，并在所述关系网络中搜索相关的特征并激活；

响应输出模块，用于将新输入的数据与记忆池中激活的相关记忆数据的特征进行重组，基于重组结果建立对新输入的数据的响应，并转换为对应的输出形式。

6.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-4中任一项所述的一种基于人工智能的随身机器人的实现方法。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种基于人工智能的随身机器人的实现方法。