16、基于AI的多模态人类通信交互系统技术解析

基于AI的多模态人类通信交互系统技术解析

在人类通信技术领域，基于人工智能的多模态人类通信交互（MMHCI）系统是研究热点。该系统旨在综合多种人类通信模式，如情感、姿态、面部表情等，实现更自然、高效的人机交互。下面将详细介绍该系统涉及的关键技术和相关实验结果。

卷积层及相关参数

卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心部分，其超参数包括使用的滤波器数量、局部区域大小、步长和填充。通过调整这些超参数，可以根据输入图像的类型和大小获得更好的输出。

在卷积过程中，输入的各种特征被逐步提取。最初，卷积层提取边缘、线条和角点等特征，更高层则提取更高级的特征。以3D卷积为例，输入大小为N × N × D，由H个大小为k × k × D的内核进行卷积操作。每个内核与输入卷积会生成一个特征输出，因此H个内核将独立生成H个特征。

卷积操作从输入的左上角开始，每次只处理一个元素，从左到右进行。到达右上角后，内核向下移动，同样每次处理一个元素，直到到达右下角。当N = 32且k = 5时，内核可以在水平和垂直方向分别有28个不同的起始位置，每个特征的结果包含28 × 28（即 (N - k + 1) × (N - k + 1)）个组件。在滑动窗口过程中，每个内核位置的k × k × D输入组件与内核的k × k × D组件相乘，并将结果逐个存储。为了生成一个特征输出的一个组件，需要进行k × k × D次乘积累加操作。

填充层

为了避免输入图像与滤波器不匹配的问题，通常会在输入图像的各层添加零填充。这里将滑动窗口视为内核，解决方案是在输入数组上填充零。

池化/下采样层

该层用于降低提取特征的分辨率，