情感識別是機器通過識別和理解過程把人類的語音、表情和肢體語言中的情感信息識別出來。情感交互是機器通過接收人類的情感信息來模擬人類的情感決策過程，從而表達出自身情感的過程。本文的主要目標是把虛擬人技術應用到人機交互中，研究出具有情感識別功能和情感表達功能的機器。
本文的具體工作和貢獻包括：
第一，詳細描述虛擬人的三維模型和情感模型的建立過程。這里介紹了虛擬人實體的建立和控制，以及虛擬人的情感計算模型和情感決策機制。利用三維建模工具和游戲制作軟件，來建立虛擬人和虛擬場景，并通過對虛擬人控制模塊的設定來驅動虛擬人的動作和行為特點，這使虛擬人能夠從行為上表達情感。虛擬人的情感模型是虛擬人情感計算和決策的關鍵，是虛擬人具有情感能力的基礎。這里主要工作就是通過模擬人的情感計算過程和決策機制，來建立虛擬人的情感工作機制，從而控制虛擬人的情感計算過程，使虛擬人具有模擬人的情感表達的能力。
第二，通過分析情感語音信號，來識別情感語音信號中的參數信息，并進一步識別出情感語音信號中的情感信息。語音信號中的參數有多種，本文在比較和總結的基礎上，選定了三種參數來綜合的識別語音信號中的情感信息。在情感語音語料庫的基礎上建立了情感特征參數數據庫，這個數據庫的主要是建立特征參數的參數模型，為情感識別建立識別基礎。第三，利用隱馬爾科夫模型算法在語音信號識別上的優點，來對情感語音信號進行情感信息的識別。情感信息與語言信息有共同的聲學特征，只是二者反映的信息不同。通過情感語音信號的特征分析和理論驗證，隱馬爾科夫模型是一個理想的選擇。實驗證明，隱馬爾科夫模型在情感信息的識別上，表現出很好的識別效果和較高的識別率，為隱馬爾科夫模型的應用提供了事實支持。
第四，建立人機交互系統原型，通過對整個系統進行測試和驗證，來證明人機情感交互的可行性和科學性。驗證主要通過情感識別和情感決策兩方面進行，情感識別的主要是建立在情感語音識別的基礎上，情感決策就是通過驗證虛擬人情感表達的結果跟期望值的對比結果。
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