[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

说明书

本发明提出了一种基于人工智能的随身机器人的实现方法及系统，涉及人工智能领域。首先，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。然后，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，并保留上述特征在时间和空间上的相对位置关系，形成关系网络。之后，获取新输入的数据提取出特征，并且在关系网络中搜索相关的特征并激活。最后，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。从而通过对使用者的生活日常行为的学习，根据使用者的实际情况，为使用者出谋划策。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的随身机器人的实现方法及系统。

背景技术

人工智能(AI，Artificial Intelligence)，是指利用计算机等现代化工具来模拟人类或者其它生物的思维和行动的技术。随着AI技术的日渐进步，AI技术已被应用于生产生活的各个方面，包括：计算机科学、金融贸易、医药、诊断、重工业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、音乐等诸多方面。当AI技术被应用于游戏应用程序或者一些仿真模拟系统中时，会生成一个与人或者其它生物具有相似行为的虚拟主体，该主体即为AI智能体。当AI技术被应用于医药领域时，能够帮助扫描数据图像，计算并从X光断层图发现疾病，例如发现肿块。当AI技术被应用于重工业领域时，能够被做成各种形式的机器人，帮助人类做一些繁琐、劳累的工作，提高工业生产效率。

但目前大部分机器人公司都致力于研究“人型机器人”，致力于将机器人的手脚做得灵活，运动做得类人和流畅，而实际上只有机器人拥有了类似于人类的常识，机器人才可能产生类似于人类的思维活动。因而机器人如何建立类似于人类的知识网络，并利用知识网络对信息进行分析以指导自己的行为，仍然是一个值得研究的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的随身机器人的实现方法及系统，其能够通过对使用者的生活日常行为的学习，根据使用者的实际情况，为使用者出谋划策。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

第一方面，本申请提供一种基于人工智能的随身机器人的实现方法，其包括：

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，并保留上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，并在上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。

进一步的，上述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。

进一步的，上述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；