15、基于人工智能的人机交互系统：多模态数据与深度学习的应用探索

基于人工智能的人机交互系统：多模态数据与深度学习的应用探索

1. 人机交互系统的特性

人机交互系统具有三个重要特性：
- 高效性 ：用户操作步骤少，完成任务所需时间短。
- 通用性 ：适用于各类用户，包括身体残疾者、老年人或在极端条件（如失重、水下等）下操作的专家，无需额外适配。
- 多模态性 ：同时提供丰富的通信功能，如纹理、语音、手势等，用户可从中选择智能便捷的工具。

2. 相关研究综述

2.1 多模态人机对话中的数据融合

在多模态人机对话中，非语言通道（如面部表情、姿势、手势等）与语音信息结合，对对话过程至关重要。目前，虽然单通道行为计算性能较高，但准确理解用户的多模态行为意图仍是一大挑战，主要原因在于多模态信息融合在理论、方法和实际系统方面仍需改进。相关研究介绍了单通道处理的认知假设及其在人机对话中的实现方法，还提出了多模态信息融合的计算模型，并给出了实际应用示例，探讨了数据融合方法在未来多模态人机交互应用中的可能突破。

2.2 人机协作系统中的多模态通信

在动态环境的人机协作系统中，通过通信方式提供与上下文相关的工作指令，可提高人类工作者的效率。研究引入了上下文相关的多模态通信工作流程，并利用人机界面控制器系统进行实现。在人机协作的制造领域，传统工业机器人通过预编程任务实现动态变化，而新的研究探索了基于深度学习的多模态机器人控制界面，集成了身体姿势识别、手部动作识别和语音识别三种方法，采用深度学习进行分类和识别，结果表明该方法在机器人协作环境中表现出色。 <