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文档简介
基于深度学习的多模态自适应数字人系统本发明公开了一种基于深度学习的多模态用深度学习中的卷积神经网络从视频图像中提2说话风格建模模块，使用长期短时记忆网络来分析和理解用个性化推荐模块，结合协同过滤和基于内容的推荐算法，通过对用情感自动调节模块，利用深度情感分析网络对用户的情反应产生决策模块，利用生成式对抗网络来模拟真实场景然后，卷积神经网络的卷积层提取面部肌肉运动首先，协同过滤算法通过分析用户行为和偏好，基于用户与用户其次，基于内容的推荐算法则根据用户历史记录和物品的特情感自动调节模块利用深度情感分析网络中的深层神经网络对用户的语音或文本输入进3生成式对抗网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练生成自然且有针对性的对话回复，9.根据权利要求1所述的基于深度学习的多模态自适应数字人系统的情感智能优化方4[0004]面部表情提取模块，利用深度学习中的卷积神经网络从视频图像中提取面部信[0009]实时反馈更新单元，采用贝叶斯优化方法对系统的训练过程进行实时监测和调5到下一层的长期短时记忆网络和Transformer网络中，进一步获取语音和文字的情绪状态[0031]本发明提供了一种基于深度学习的多模态自适应数字人系统。具备以下有益效6[0038]请参阅图1，本发明提供一种技术方案：基于深度学习的多模态自适应数字人系态感知模块以卷积神经网络为骨干层，分别进行人脸检测和人脸关键点定位，同时采用YOLOv4模型训练得到的人体姿态估计来获取人体各部位的空间位置信息，然后使用ResNet_101作为骨干模型，将不同分辨率的多通道图像转化为同一分辨率的RGB图片并压[0039]所述多模态融合模块包含一个由卷积神经网络构成的编码器和一个长短时记忆部位的特征向量，然后将这些特征与人物的状态信息和时间戳一起送入长短期记忆网络7[0043]所述多模态感知模块包括人脸检测(FaceDetection)、人脸关键点定位(FaceKeypointDetectron)、人体姿势估计(PoseEstimation)、图像分割验证以确保模型在实际应用中的表现良好，这样才能保证用户在使用过程中获得最佳体化界面等功能组件；其中GA
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