情緒探測方法,感受能力生成方法及其系統與執行軟體的製作方法
2024-03-05 12:22:15
專利名稱：情緒探測方法,感受能力生成方法及其系統與執行軟體的製作方法
技術領域：
本發明的背景1、本發明的領域本發明涉及一種情緒探測方法、一種感受能力生成方法、實現這些方法的系統以及軟體。本發明的情緒探測方法可以被用於醫療領域的情緒探測，而且可以用於各種系統作為人工智慧與人工感受能力的一部分。而且，本發明的一種感受能力生成方法可以被用於以多種方法來控制虛擬人與機器人的感受能力的各種系統。
2、相關技術說明舉例來說，與本發明的情緒探測方法相關的傳統技術公布於《日本專利申請公開公報》(Japanese Unexamined Patent Application Publication)的Nos.Hei5-12023、Hei9-22296與Heill-119791。
《日本專利申請公開公報》No.Hei5-12023公布，聲音的延續時間、聲音的共振頻率以及每個頻率的聲音強度都分別作為該聲音的特徵量而加以探測。而且，這一公報也公布了探測參考信號與各個特徵量之間的一個差值，並根據該探測到的差值採用模糊推理來探測情緒。
《日本專利申請公開公報》No.Hei9-22296公布，聲音的生成速率(單位時間的短音節數)、聲音的縱向平面振動頻率、音量以及聲音頻譜都作為該聲音的特徵量而加以探測。而且，這一公報也公布了根據該探測到的特徵量以及由統計處理HMM(隱式馬爾可夫模型)獲得的結果來探測情緒。
《日本專利申請公開公報》No.Heill-119791公布了利用HMM根據聲音轉變狀態中的音素頻譜的概率來探測情緒。
另一方面，作為與本發明的感受能力(sensibility)生成方法相關的傳統技術，可以舉《日本專利申請公開公報》No.Heill-265239中公布的「情緒生成系統與情緒生成方法」(「Emotion Generating System and EmotionGeneration Method」)為例。
表達人們內在狀態等等的情緒根據當時的情景會有各種變化。《日本專利申請公開公報》No.Heill-265239公布了生成不可預測情景中的情緒的技術。
具體來講，應考慮到可以預測的情景來評價各種情景，並生成系統自身的情緒。另外，要分析過去實際生成的情緒以及當時的情景，並學習對各種情景特殊的不可預測的間接條件以及與此相應的情緒。當一個新輸入的情景滿足這些間接條件時，就輸出與這些間接條件對應的情緒。
舉例來說，由這樣一個系統生成的情緒狀態會影響到輸出的聲音與圖像。
本發明的概要然而，該傳統情緒探測方法探測情緒的精度很低，即使它能夠對特別限定的語言探測情緒，也不能準確探測一個人的實際情緒。所以該情緒探測方法只對有限的應用場合才能得到實際使用，譬如說，比較簡單的博弈機器。
本發明的一個目的是提供一種能夠準確探測作為一個對象(subject)的一個人的情緒的情緒探測方法。
而且，該傳統情緒探測方法只是直接根據與輸入情景有關的信息來生成情緒。對實際的人，包括本能、理智、個性等等在內的各種參數彼此之間會產生複雜的影響，結果使行動、言語、表情等發生變化。該傳統情緒生成方法不能使這種本能、理智、個性等等影響這些結果。
本能與情緒可以被看作情感作用。此外，本能成了它的情緒生成的基本生物情感作用與動機。而且，一般認為人們並不直接輸出情緒，但是他們輸出由該理智與個性控制的感受能力。
本發明的另一個目的是提供一種能夠輸出類似於一個人的感受能力的感受能力生成方法。
根據本發明的一個第一方面，探測對象的情緒的一種情緒探測方法包括如下步驟輸入一個聲音信號；根據該輸入聲音來分別探測該聲音的強度、表示該聲音出現速率的速度以及表示該聲音構成的每個單詞的強度變化模式的語調；分別獲得該探測到的聲音的強度中、該聲音的速度中以及該聲音的語調中的變化量；以及根據這些獲得的變化量來分別生成表示至少包括憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號。
在本發明的該第一方面，通過使從該對象輸入的聲音的強度、速度及語調中的各個變化量分別與包括憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態相符來探測情緒。採用這樣一種方法，能夠比該傳統技術更準確地探測情緒。
根據本發明的一個第二方面，探測對象的情緒的情緒探測系統包括一個聲音輸入單元，用於輸入聲音信號；一個強度探測單元，用於根據該聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測該聲音的強度；速度探測單元，用於根據該聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測該聲音出現的速率並以此作為速度；一個語調探測單元，用於根據該聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測表示該聲音的一個單詞內強度變化模式的語調；一個變化量探測單元，用於分別獲得該強度探測單元探測到的聲音強度中、該速度探測單元探測到的聲音速度中以及該語調探測單元探測到的聲音語調中的變化量；以及一個情緒探測單元，用於根據該變化量探測單元探測到的變化量來分別輸出表示至少包括憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號。
在本發明的該第二方面的情緒探測系統中，提供了該聲音輸入單元、該強度探測單元、該速度探測單元、該語調探測單元、該變化量探測單元以及該情緒探測單元，因此能夠執行前述的情緒探測方法。
根據本方面的一個第三方面，本發明該第二方面的情緒探測系統中的語調探測單元包括一個帶通濾波器，用於從對每個單詞分離輸入的聲音信號中提取特定的頻率分量；一個區域分離單元，用於將由該帶通濾波器提取的信號的功率頻譜根據該功率頻譜的強度分離為許多區域；以及一個語調計算單元，用於根據由該區域分離單元分離出的該許多區域的各自中心之間的時間間隔來計算一個語調值。
該帶通濾波器單元從對每個單詞分離輸入的聲音信號中提取這些特定的頻率分量。該區域分離單元將該探測到的功率頻譜根據它們的強度分離為許多區域。該語調計算單元根據由該區域分離單元分離出的許多區域的各自中心之間的時間間隔來計算該語調的數值。
在本發明的該第三方面，單詞中與該聲音的這些特定頻率分量有關的一個能量分布模式被探測出來作為表示這許多區域的間隔的一個時間值，而且該時間的長度被用來作為該語調。
根據本發明的一個第四方面，本發明該第二方面的情緒探測系統還包括一個成像單元，用於接受與至少該對象的一個面部有關的圖像信息；一個圖像識別單元，用於根據由該成像單元接受到的圖像信息來探測與該面部每個部分有關的位置信息；一個圖像參考信息保存單元，用於保存與該面部每個部分的特徵量有關的參考信息；以及一個圖像特徵量探測單元，用於根據由該圖像識別單元探測到的位置信息以及由該圖像參考信息保存單元保存的參考信息來探測一個圖像特徵量。該情緒探測單元按照由該圖像特徵量探測單元探測到的圖像特徵量中的變化來估計一個情緒狀態。
在本發明的該第四方面，除了該聲音以外，還根據該對象面部的表情來估計該情緒狀態。通常，由於人們的情緒狀態影響他們面部的表情，所以能夠通過探測他們的面部表情來捕捉這些情緒狀態。因此，在本發明的該第四方面中，該情緒探測單元根據由該圖像特徵量探測單元探測到的圖像特徵量的變化來估計該情緒狀態。
根據本發明的一個第五方面，本發明該第二方面的情緒探測系統還包括一個情緒信息存儲單元，用於接連不斷地接受與由該情緒探測單元探測到的這些情緒狀態有關的各種信息，並用於在其中儲存這各種信息；以及一個遺忘處理單元，用於從與過去儲存在該情緒信息存儲單元中的情緒狀態有關的各種信息中刪除自該信息當初被儲存以來已經儲存了預定時期的信息，並用於從要被刪除的信息中至少排除說明情緒變化量大於預定量的信息以及符合預定變化模式的信息。
在本發明的該第五方面，能夠將與這些探測到的過去情緒狀態有關的信息儲存到該情緒信息存儲單元。而且，由於自被探測以來已經儲存了很長時期的舊信息會被自動從該情緒信息存儲單元中刪除，所以能夠減少該情緒信息存儲單元所需要的存儲容量。
然而，典型信息，譬如說明情緒變化量大於該預定量的信息以及符合該預定變化模式的信息，會被自動從需要刪除的信息中排除。所以，即使該典型信息已經變得陳舊，它們也會按原樣保存在該情緒信息存儲單元之中。因此，與一個人的記憶相似，將來也許有用的典型信息即使已經變得陳舊，也可以從該情緒信息存儲單元中讀出以便重現。
根據本發明的一個第六方面，本發明該第五方面的情緒探測系統還包括一個語句識別單元，用於通過處理與該對象說出的聲音或與該對象輸入的字符有關的信息來進行語法分析，並用來生成表達一個語句的含義的言語信息；以及一個存儲器控制單元，用於按照與涉及這些情緒狀態的信息同步的方式來儲存由該情緒信息存儲單元中的語句識別單元生成的言語信息。
該語句識別單元處理與該對象發出的聲音或與該對象用一個鍵盤或類似設備輸入的字符有關的信息，並進行語法分析來生成表達該語句含義的言語信息。
舉例來說，該語法分析能夠獲得表達「5W3H」的言語信息，即「Who(何人)」、「What(何事)」、「When(何時)」、「Where(何地)」、「Why(何因)」、「How(多麼)」、「How long，How far，How tall and soon(多長、多遠、多高等等)」以及「How much(多少)」。
該存儲器控制單元在該言語信息與涉及這些情緒狀態的信息同步的狀態下，儲存由該情緒信息存儲單元中的語句識別單元生成的言語信息。
在本發明的該第六方面，通過查閱該情緒信息存儲單元，不僅可以取出與過去任何時刻的情緒有關的信息，而且可以取出表示該時刻情景的言語信息。
該情緒信息存儲單元中保存的信息可以被應用於各種使用場合。舉例來說，如果該情緒探測系統本身的情緒估計功能不準確，就可以根據該情緒信息存儲單元中保存的過去探測結果來校正一個用來估計該情緒的資料庫。
根據本發明的一個第七方面，本發明該第二方面的情緒探測系統還包括一個無聲時間測定單元，用於根據探測到的情緒狀態中的情緒狀態來測定一個參考無聲時間；以及一個語句分段探測單元，用於通過利用由該無聲時間測定單元測定的參考無聲時間來探測該聲音語句的一個分段。
在執行該聲音識別與情緒探測時，必須對每個語句探測該分段，而且必須提取每個語句。一般來說，由於在這些語句之間的分段中存在一個無聲部分，所以許多語句可以在這些無聲部分出現時刻加以分離。
然而，這些無聲部分的長度並不是不變的。特別是，該無聲部分的長度隨一個說話人的情緒狀態而變化。所以，在為了測定該無聲部分而分配閾限時，探測該語句分段的失敗可能性也變大。
在本發明的該第七方面，舉例來說，該參考無聲時間根據在該測定前剛剛探測到的情緒狀態來測定，而且該聲音語句的分段按照該參考無聲時間來探測。所以，即使在該說話人情緒變化時也能夠正確探測該語句的分段。
根據本發明的一個第八方面，軟體包括了由一臺計算機執行的、用於探測一位對象的情緒的一個情緒探測程序，其中該情緒探測程序包括如下步驟一個將聲音信號輸入到該情緒探測程序的步驟；一個根據該輸入聲音信號探測該聲音的強度、表示該聲音出現速率的速度以及表示該聲音構成的每個單詞中強度變化模式的語調的步驟；一個獲得已被探測到的聲音強度、聲音速度與聲音語調中每一項的變化量的步驟；以及一個根據所獲得的變化量來生成至少表示憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號的步驟。
用一臺計算機執行本發明該第八方面的軟體中所包括的情緒探測程序就能夠實現本發明該第一方面的情緒探測方法。
根據本發明的一個第九方面，一個感受能力生成方法包括如下步驟預先保存至少決定產生感受能力的一個對象的理智、預定特徵以及意向的各種個性信息；根據一個表明夥伴的情緒的狀態或者該夥伴所處的環境的輸入情景信息來生成本能動機信息，該本能動機信息至少包括表示愉快程度的一個第一本能參數、表示憤怒程度的一個第二本能參數與表示完成(achievement)及變化程度的一個第三本能參數；根據該生成的本能動機信息來生成情緒信息，該情緒信息包括至少愉快、憤怒與悲傷的一個基本情緒參數；以及根據該個性信息來控制該生成的情緒信息。
在本發明的該第九方面，激發情緒產生的本能動機信息根據該輸入情景信息(該夥伴的情緒、意向與狀況)生成。具體地講，該本能動機信息從該情景信息生成，而該情緒信息根據該本能動機信息生成。而且，將要生成的情緒信息根據該個性信息加以控制。所以，能夠輸出由該個人的理智與意向控制的情緒，即感受能力信息。
此外，由於該情緒信息通過該本能動機信息生成，所以能夠更準確、更容易地控制將要生成的情緒。
譬如說，當一個人在已經認識到危險情景的狀態中遇到該危險情景時產生的情緒與該人在未認識到危險情景的狀態中突然遇到該危險情景時產生的情緒是完全不同的。復現這些情緒中的這樣一種差別是可能的。
最好使該本能參數除了前述各項外還包括一個注意程度(拒絕程度)、一個確定性程度(迷惑程度)、一個追蹤程度(自信程度)等等。而且，最好使構成情緒信息的基本情緒參數除了前述各項外還包括驚訝、恐懼、痛苦、厭惡、輕視、趨近、逃避、忌妒、羨慕、依賴、激怒、焦慮等等。
根據本發明的一個第十方面，一個感受能力發生器包括一個本能測定單元，用於輸入表明夥伴的情緒狀態、該夥伴所處的環境與該夥伴的意向的情節情景信息，並用於根據該情節情景信息來生成本能動機信息，該本能動機信息至少包括表示愉快程度的一個第一本能參數、表示危險程度的一個第二本能參數與表示完成及變化程度的一個第三本能參數；一個情緒生成單元，用於根據由該本能測定單元輸出的本能動機信息來生成情緒信息，該情緒信息包括至少愉快、憤怒與悲傷的基本情緒參數；一個個性信息提供單元，用於提供至少決定產生感受能力的一位對象的理智與意向的個性信息；以及一個情緒控制單元，用於根據該個性信息提供單元提供的個性信息來控制由該情緒生成單元輸出的情緒信息。
在本發明的感受能力發生器的該第十方面，能夠通過提供本能測定單元、情緒生成單元、個性信息提供單元以及情緒控制單元來執行如權利要求9的感受能力生成方法。
所以，能夠輸出由個人的理智與意向控制的情緒，就是說，關於感受能力的信息。而且，由於情緒信息通過本能動機信息生成，所以能夠更準確、更容易地控制將要產生的情緒。
根據本發明的一個第十一方面，本發明該第十方面的情緒生成單元包括一個生命節奏生成單元，用於生成表示周期變化的環境或者一個生命的生命節奏的信息；以及一個隨意情緒控制單元，用於按照該生命節奏生成單元輸出的生命節奏信息來控制該情緒生成單元中的隨意情緒。
舉例來說，自然環境狀況(譬如溫度與溼度)周期性變化，儘管不太規則，但隨天氣、季節、時間等的變化同時發生。而且人們認為，每個人都獨特地具有一個身體節奏、一個情緒節奏、一個智力節奏等等。這種周期性變化的節奏被認為對人們的實際情緒有各種各樣的影響。
在本方面的該第十一方面，該隨意情緒控制單元按照該生命節奏生成單元輸出的生命節奏信息來控制該情緒生成單元中的隨意情緒。所以，要被輸出的情緒可以按照該環境或者按照該生命的生命節奏來變化。
根據本發明的一個第十二方面，本發明該第十方面的感受能力發生器中的情緒生成單元包括一個本能-情緒信息保存單元，用於保存使該基本情緒參數與該本能動機信息互相對應的模式信息；以及一個匹配概率學習單元，用於輸出表示該本能動機信息與該本能-情緒信息保存單元中的模式信息間的匹配/失配概率的信息，該本能動機信息從該本能測定單元輸出。
在本發明的該第十二方面，可以獲得該本能動機信息與來自該匹配概率學習單元的模式信息間的匹配概率以便利用它作為該情緒的一個測定因素。
舉例來說，一個人的精神狀況從第一狀態變化到第二狀態時，該精神狀況經由過程中的一個第三狀態從該第一狀態過渡到該第二狀態。所以，存在在該精神狀況暫時符合該第三狀態中的模式信息的可能性。然而，該第三狀態中符合該精神狀況的模式信息並不具有一個高的利用率。通過利用該匹配概率學習單元獲得的匹配概率，就可抑制具有低概率的模式信息的情緒的生成。
根據本發明的一個第十三方面，本發明該第十方面的感受能力發生器中的情緒生成單元包括一個情緒反饋控制單元，用於向該情緒生成單元至少輸入最終生成的它自身情緒信息，並用於使該最終生成的信息影響隨後將要生成的它的自身情緒信息。
人們認為，輸入不同的動機會導致一個人的情緒發生連鎖變化。舉例來說，給一個處於正常狀態的人一個動機使他憤怒時產生的憤怒程度與給一個已經憤怒的人一個動機使他更憤怒時產生的憤怒程度彼此會有很大的不同。
在本發明的該第十三方面，該情緒反饋控制單元的提供使該反饋前生成的情緒狀態被送回到輸入，並使該情緒狀態影響隨後將要產生的情緒。所以，能夠產生與一個人的情緒更接近的情緒。
根據本發明的一個第十四方面，本發明該第十方面的感受能力發生器具有這樣一個特點，即該情緒控制單元使一個生命節奏信息影響要被輸入的情緒信息，而該生命節奏正是產生感受能力的一位對象的個性。
在本發明的該第十四方面，該生命節奏的信息可以影響該感受能力。譬如說，根據一個人是否願意作某件事，在由理智等作出的決定結果中會出現差別。該感受能力中的這種差別可以由該生命節奏的影響來復現。
根據本發明的一個第十五方面，本發明該第十方面的感受能力發生器還包括一個知識資料庫，用於儲存表示過去情景、過去情節以及該過去情景與情節的結果的情景信息；一個知識核對單元，用於從該知識資料庫中檢索並提取與新輸入的情景信息類似的過去情景信息，並用於向該情緒控制單元提供該過去情景信息；以及一個數據更新控制單元，用於根據表示一個新輸入的情景與該新情景的結果的情景信息來修改該知識資料庫的內容，並用於從該知識資料庫中按照這些內容的權重以時間順序自動刪除低優先級的情景信息。
在本發明的該第十五方面，表示該過去情景及其結果的情景信息被儲存到該知識資料庫。譬如說，儲存表示情節的一個情景以及儲存該情節的一個最終結果是否成功的信息。所以，可以從該知識資料庫中獲得與該當前情景類似的過去情景信息以便用來控制該情緒。
附帶地說，新生成的信息必須隨著時間的流逝被接連不斷地添加到該知識資料庫。然而，構成該知識資料庫的一個系統的存儲器容量是有限的。而且，當儲存的信息量增加時，處理速度下降。
但是在本發明的該第十五方面，低優先級的情景信息會在該數據更新控制單元的控制下被自動從該知識資料庫中按照時間順序刪除。所以，可以實現與一個人的遺忘相類似的結果，而且可以防止該存儲器容量的不足與該處理速度的下降。
根據本發明的一個第十六方面，本發明該第十方面的感受能力發生器還包括一個聲音輸入單元，用於輸入一個聲音信號；一個強度探測單元，用於根據該聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測該聲音的強度；速度探測單元，用於根據該聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測該聲音出現的速率並以此作為速度；一個語調探測單元，用於根據該聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測表示該聲音的一個單詞中強度變化模式的語調；一個變化量探測單元，用於分別獲得該強度探測單元探測到的聲音強度中、該速度探測單元探測到的聲音速度中與該語調探測單元探測到的聲音語調中的變化量；以及一個情緒探測單元，用於根據該變化量探測單元探測到的變化量來分別輸出至少表示憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號。
在本發明的該第十六方面，該夥伴的情緒狀態可以根據從該聲音提取的特徵量來探測。所以，可以按照該夥伴的情緒來生成自身情緒。
根據本發明的一個第十七方面，本發明該第十六方面的感受能力發生器包括一個聲音識別單元，用於識別從該聲音輸入單元輸入的聲音，並用於輸出字符信息；以及一個自然言語處理單元，用於使由該聲音識別單元識別的有聲信息接受自然言語處理，並用來生成表達該輸入的聲音的含義的含義信息。
在本發明的該第十七方面，獲得了與該夥伴所說單詞有關的含義信息，所以通過理解該含義信息所得的一個結果就能影響該自身感受能力。
根據本發明的一個第十八方面，軟體包括了能夠由一臺計算機執行的、用於感受能力生成控制的一個程序與數據，其中該程序包括一個根據表明夥伴的情緒的狀態或者該夥伴所處的環境的一個輸入情景信息來生成本能動機信息的步驟，該本能動機信息至少包括表示愉快程度的一個第一本能參數、表示危險程度的一個第二本能參數以及表示完成或變化程度的一個第三本能參數；一個根據該生成的本能動機信息來生成情緒信息的步驟，該情緒信息包括至少愉快、憤怒與悲傷的一個基本情緒參數；一個提供個性信息的步驟，該個性信息至少決定產生感受能力的一位對象的理智與意向；以及一個根據該個性信息來控制該生成的情緒信息的步驟。
本發明的該第十八方面的軟體被輸入到執行該程序的一臺預定計算機，從而實現本發明該第九方面的感受能力生成方法。
例圖的簡單說明結合所附例圖一道閱讀下面的詳細說明，那麼本發明的性質、原理與效用就會變得顯而易見。在這些例圖中，相同的部件用完全一樣的參考數碼表示，其中
圖1是說明實施例的一個情緒探測系統的結構的一幅方框圖；圖2是說明語調探測單元的結構的一幅示意圖；圖3是一幅坐標圖，它說明一個情緒狀態變化與聲音的強度、速度與語調之間的關係；圖4是說明該語調探測單元中聲音信號處理過程的時間曲線圖。
圖5是說明一個遺忘處理單元的運行過程的一幅流程圖；圖6是一幅示意圖，它說明一個情緒及感受能力存儲器DB中儲存的信息的配置示例；圖7是一幅方框圖，它表示採用一個感受能力發生器的系統的配置示例；
圖8是說明一個本能信息生成單元的配置的一幅方框圖；圖9是說明一個情緒信息生成單元的一幅方框圖；圖10是一幅示意圖，表示一個情緒反應模式DB中反應模式模型的一個示例；以及圖11是說明一個感受能力及思想識別單元的配置的一幅方框圖。
優選實施例(第一實施例)下面將參考圖1至圖6來室內與本發明的一種情緒探測方法有關的一個圖1是一幅方框圖，它表示這個實施例的一個情緒探測系統的配置。圖2是說明一個語調探測單元的一幅方框圖。圖3是一幅坐標圖，它說明一個情緒狀態的變化與聲音的強度、速度與語調之間的關係。圖4是一幅時間關係曲線圖，它說明在該語調探測單元內聲音信號處理的各個過程。圖5是說明遺忘處理單元的一個運行過程的一幅流程圖。圖6是一幅示意圖，它表示情緒及感受能力存儲器DB中儲存的信息的一個配置示例。
參看圖1，該情緒探測系統包括一個微音器11；一個A/D轉換器12；一個信號處理單元13；一個聲音識別單元20；一個強度探測單元17；速度探測單元18；一個語調探測單元19；一個臨時數據存儲器單元21；一個情緒變化探測單元22；一個聲音情緒探測單元23；一個情緒模式資料庫(下文稱為DB)24；一個鍵盤25；一個語句識別單元26；一臺電視攝像機31；一個圖像識別單元32；一個面部模式DB 33；一個面部情緒探測單元34；一個字符識別單元39；一個情緒及感受能力存儲器DB 41；一個遺忘處理單元42；一個同步處理單元43；一個人性信息DB 44；一個個性信息DB 45；一個職業信息DB 46；以及一個情緒識別單元60。
而且，在聲音識別單元20中提供了一個信號處理單元13；一個音素探測單元14；一個單詞探測單元15；以及一個語句探測單元16。聲音識別單元20還包括商店出售的聲音識別(自然言語處理)設備的功能。
在圖1中，聲音識別單元20、強度探測單元17、速度探測單元18、語調探測單元19、臨時數據存儲器單元21、情緒變化探測單元22以及聲音情緒探測單元23都是從聲音來探測情緒的電路。
該情緒探測系統包括微音器11、鍵盤25與電視攝像機31來作為讀取一個人的信息的輸入單元，這個人是為其探測情緒的一位夥伴。具體地講，這個人(即該夥伴)的情緒利用從微音器11輸入的一個聲音、從鍵盤25輸入的字符信息以及從電視攝像機31輸入的包括面部表情的信息等加以探測。
注意，該情緒也可以只根據從微音器11輸入的聲音、從鍵盤25輸入的字符信息或者從電視攝像機31輸入的面部表情中的一種來探測。但是，從改進該情緒的探測精度的觀點來看，綜合地判斷從這多個信息源獲得的信息更加有效。
首先描述與該聲音有關的處理。從微音器11輸入的一個聲音信號經A/D轉換器12採樣，然後被轉換為一個數位訊號。在A/D轉換器12的輸出端獲得的該聲音的數位訊號被輸入到聲音識別單元20。
信號處理單元13提取該聲音的強度探測所必須的頻率分量。強度探測單元17從信號處理單元13提取的信號來探測強度。譬如說，對該聲音信號的振幅的幅值取平均值所得的結果可以被用作該強度。
舉例來說，探測該聲音強度的一個平均周期被設置為大約10秒。注意，如果在平均周期小於10秒的情況下探測各個語句的分段，那麼就對從該語句開始至探測到該分段的時間段取平均值。準確地講，要對每個語句探測該聲音的強度。
聲音識別單元20中提供的音素探測單元14探測對輸入到其中的聲音的每個因素的分段。舉例來說，當由「kyou wa ii tenki desun」(日語)表示的語句被以聲音的形式輸入時，就會探測出對每個音素的分段，如「kyo/u/wa/i/i/te/n/ki/de/su/ne」(日語)。
聲音識別單元20中提供的單詞探測單元15探測對輸入到其中的聲音的每個單詞的分段。舉例來說，當由「kyou wa ii tenki desun」(日語)表示的語句被以聲音的形式輸入時，就會探測出對每個單詞的分段，如「kyou/wa/ii/tenki/desune」(日語)。
聲音識別單元20中提供的語句探測單元16探測對輸入到其中的聲音的每個語句的分段。在探測到具有特定長度或更長的無聲狀態時，就認為出現了對每個語句的分段。對該無聲狀態長度的一個閾限值分配了一個大約0.1至0.2秒的值。而且，這個閾限值不是不變的，這個閾限值被自動改變以使它反映剛剛探測到的一個情緒狀態。
速度探測單元18接受由音素探測單元14輸出的對每個音素分段的信號，並探測在單位時間內出現的音素數量。對於該速度的一個探測周期，舉例來說，大約分配一個10秒的時間。但是，在探測該語句的分段時，即使在10秒之內探測該語句分段，也要停止音素數量的計數，直至探測到該語句分段的時刻為止，而且要計算該速度的一個值。準確地講，應對每個語句探測速度。
來自A/D轉換器12的數位訊號對由單詞探測單元15探測分段的每個單詞進行劃分，而且該聲音信號被輸入到語調探測單元19。從輸入到語調探測單元19的聲音信號中，語調探測單元19探測表示每個單詞中以及語句探測單元16內每個語句分段中的聲音強度變化模式的語調。從而，語調探測單元19探測該分段中的特徵強度模式。
如圖2所示，在語調探測單元19中提供一個帶通濾波器51、一個絕對值轉換單元52、一個比較單元53、一個區域中心探測單元54以及一個區域間隔探測單元55。語調探測單元19的各個輸入與輸出端的信號SG1、SG2、SG3與SG4的波形示例見圖4。注意，圖4中每個信號的縱坐標表示振幅或強度。而且，在圖4的示例中，從該聲音中取出的一個單詞的長度大約為1.2秒。
帶通濾波器51隻從向其輸入的信號SG1中提取語調探測所必須的頻率分量。在這個實施例中，只有頻率在800至1200Hz範圍內的頻率分量作為信號SG2出現在帶通濾波器的輸出端。參看圖4可以發現，由該單詞的語調所引起的強度變化模式出現在信號SG2中。
為了簡化該信號的計算處理，在語調探測單元19中提供了絕對值轉換單元52。絕對值轉換單元52將該輸入信號的振幅轉換為它的絕對值。所以，圖4所示的信號SG3出現在絕對值轉換單元52的一個輸出端。
比較單元53將信號SG3的幅值與該閾限值加以比較，而且只輸出大於該閾限值的分量作為信號SG4。準確地講，比較單元53隻輸出信號SG3的功率頻譜中數值大的分量。加到比較單元53的閾限值由被稱為決策分析方法的方法來近似確定。
參看圖4，與該聲音的該單詞中的語調模式對應的兩個區域A1與A2出現在信號SG4中。區域中心探測單元54探測時間t1與t2，與兩個區域A1與A2的各自中心對應的位置就出現在這兩個時間。
區域間隔探測單元55探測與由區域中心探測單元54探測到的兩個時間t1與t2有關的一個時間差，以此作為一個區域間隔Ty。這個區域間隔Ty的值對應於該聲音的該單詞中的語調模式。實際上，對各個區域間隔Ty的值取平均值所得的一個結果被用作該語調的一個值。
簡而言之，在SG4中也許出現3個或更多區域。如果出現3個或更多區域，就要對每兩個彼此相鄰的區域分別計算區域間隔Ty，對這多個所得區域間隔Ty取平均值而獲得的一個結果就被用作該語調的值。
舉例來說，一個人的情緒狀態如圖3所示變化。而且，為了正確掌握包括憤怒、悲傷與愉快等在內的情緒，就不可避免地要探測特徵量的變化，譬如強度、速度與語調。
在圖1所示的情緒探測系統中，為了能夠查詢過去的特徵量，由強度探測單元17輸出的強度值、由速度探測單元18輸出的速度值以及由語調探測單元19輸出的語調值均被臨時儲存在臨時數據存儲器單元21中。
而且，情緒變化探測單元22接受由強度探測單元17輸出的當前強度值、由速度探測單元18輸出的當前速度值以及由語調探測單元19輸出的當前語調值。情緒變化探測單元22也接受臨時數據存儲器單元21中儲存的過去(該當前時間不久之前)的強度、速度與語調值。所以，情緒變化探測單元22探測該情緒狀態的變化。具體地講，情緒變化探測單元22分別探測該聲音的強度、速度與語調中的變化。
聲音情緒探測單元23接受由情緒變化探測單元22輸出的強度、速度與語調中的變化，而且估計該當前的情緒狀態。在這個實施例中，聲音情緒探測單元23估計包括憤怒、悲傷與愉快在內的3種狀態來作為該情緒狀態。
以前儲存在情緒模式DB 24中的是使憤怒狀態與該聲音中的強度、速度與語調變化的模式相關的信息，使悲傷狀態與該聲音中的強度、速度與語調變化的模式相關的信息以及使愉快狀態與該聲音中的強度、速度與語調變化的模式相關的信息。
聲音情緒探測單元23根據由情緒變化探測單元22輸出的強度變化、速度變化與語調變化的模式，並參考情緒模式DB 24中保存的信息作為估計規則來估計該情緒的當前值。
已經由聲音情緒探測單元23估計的表示包括憤怒、悲傷與愉快在內的3類狀態的信息被輸入到情緒識別單元60以及情緒及感受能力存儲器DB 41。情緒及感受能力存儲器DB 41接連不斷地接受並儲存從聲音情緒探測單元23輸入的情緒的當前狀態。
所以，讀出情緒及感受能力存儲器DB 41中儲存的信息就可以復現該情緒的過去狀態。
同時，作為一個聲音從微音器11輸入的語句內容(該夥伴的講話內容)由語句識別單元26加以識別。與聲音識別單元20識別出的各個音素對應的字符信息以及表示該單詞分段與語句分段的信息被輸入到語句識別單元26。而且，從鍵盤25輸入的字符信息也被輸入到語句識別單元26。
語句識別單元26對每個單詞識別一個輸入字符串並作為一種自然言語來分析它的語法以便掌握該語句的內容。實際上，語句識別單元26識別表示「5W3H」的言語信息，即「何人」、「何事」、「何時」、「何地」、「何因」、「多麼」、「多長、多遠、多高等等」以及「多少」。由語句識別單元26識別的言語信息被輸入到情緒識別單元60。
下面將描述根據該夥伴面部的表情來探測情緒的處理過程。電視攝像機31至少攝製作為圖1的情緒探測系統的對象的那個人的一個面部。由電視攝像機31攝製的圖像(即包括該人面部表情的一個圖像)被輸入到圖像識別單元32。
注意，電視攝像機31所攝圖像的信息被輸入到字符識別單元39。具體地講，當一個語句的圖像被電視攝像機31攝製時，字符識別單元39從一個攝製圖像識別該語句的各個字符。由字符識別單元39識別的字符信息被輸入到語句識別單元26。
圖像識別單元32從該輸入圖像識別特徵要素。具體地講，圖像識別單元32識別該對象面部的眼睛、嘴巴、眉毛、頰骨各個部分，並探測該面部的眼睛、嘴巴、眉毛、頰骨的各個相對位置。而且，圖像識別單元32始終跟蹤眼睛、嘴巴、眉毛、頰骨的各個位置，以便隨著面部表情的變化來探測它們的各自位置變化，並探測表情，譬如搖頭。
與該面孔上的眼睛、嘴巴、眉毛、頰骨的各自位置的參考位置有關的信息(相當於該對象在正常狀態時的面部表情)被預先儲存在面部模式DB33中。注意，面部模式DB 33中的內容也可以任意改變。而且，表示該面部表情變化與6類情緒(愉快、憤怒、悲傷、恐懼、快樂與驚訝)的對應關係的規則信息被預先儲存在面部模式DB 33中。
面部情緒探測單元34探測根據與由圖像識別單元32識別的眼睛、嘴巴、眉毛與頰骨的各個位置有關的信息以及儲存在面部模式DB 33中的參考位置來探測該表情的特徵量，即它們與正常狀態的特徵量之差。
而且，面部情緒探測單元34根據探測到的特徵量的變化量與速率，並根據面部模式DB 33中保存的規則信息來估計6類情緒(愉快、憤怒、悲傷、恐懼、快樂與驚訝)的各自狀態。表示該6類情緒的估計狀態的信息由面部情緒探測單元34輸出，並被輸入到情緒識別單元60以及情緒及感受能力存儲器DB 41。
情緒識別單元60綜合測定從聲音情緒探測單元23輸入的表示情緒狀態(憤怒、悲傷或愉快)的信息、從語句識別單元26輸入的言語信息以及從面部情緒探測單元34輸入的表示情緒狀態(愉快、憤怒、悲傷、恐懼、快樂或驚訝)的信息。然後，情緒識別單元60估計該情緒的最終狀態。至於該言語信息，其中包括的情緒狀態(愉快、憤怒、悲傷、恐懼、快樂或驚訝)可以通過按照預定規則測定該講話中的語句的內容(5W3H)來加以估計。
表示由聲音情緒探測單元23根據該聲音所估計的情緒狀態的信息、與語句識別單元26根據該聲音或鍵盤25輸入的字符所識別的言語內容有關的信息、以及表示面部情緒識別單元34從面部表情所估計的情緒狀態的信息被分別輸入到情緒及感受能力存儲器DB 41，並被接連不斷地儲存在其中。情緒及感受能力存儲器DB 41中儲存的各部分信息的探測時間及日期被添加到該信息之中。
在輸入到情緒及感受能力存儲器DB 41的信息中，與從聲音情緒探測單元23輸入的情緒有關的信息、與從語句識別單元26輸入的言語內容有關的信息以及與從面部情緒探測單元34輸入的情緒有關的信息必須彼此關聯地加以掌握。
所以，同步處理單元43將儲存在情緒及感受能力存儲器DB 41中的多種類型信息按照這些信息被探測的時間(輸入時間)及日期彼此關聯。譬如說，表示已經由聲音情緒探測單元23加以估計的包括憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信息以及與言語內容(5W3H)有關的信息均按它們的時刻來彼此關聯，如圖6所示。
附帶地講，情緒及感受能力存儲器DB 41包括能夠儲存較大量信息的一個足夠的存儲容量。但是，由於存在對該存儲容量的限制，因此，為了長期不間斷地使用這個系統就必須限制要在其中儲存的信息量。
所以，提供了遺忘處理單元42。遺忘處理單元42從情緒及感受能力存儲器DB 41中自動刪除舊信息。然而，適合於特定條件的信息不被刪除，即使變得陳舊也要儲存。
遺忘處理單元42的一個運行過程將參考圖5加以描述。
在圖5的步驟S11中，對於儲存在情緒及感受能力存儲器DB 41中的大量數據中的每一個，要查詢與每個數據被儲存(或探測)的時間與日期有關的信息。
在步驟S12，根據當前時間與步驟S11中提到的時間來辨別自從該相關數據被儲存以來，是否已經過去了一段預定的時間。如果處理自儲存時刻以來已經儲存了一段時間的舊數據，那麼該處理進入步驟S13及以後的流程。還沒有被儲存某段時間的較新的數據則繼續按原樣儲存。
在步驟S13，如果該數據是表示該情緒狀態的信息，那麼就檢查該信息的變化量(一個事件前、後的情緒差別)。由於在該情緒變化量超過預定閾限值時該處理從步驟S13跳至S17，所以即使該數據是舊數據也按會原樣儲存。如果該情緒的變化量等於/小於該閾限值，那麼該處理從步驟S13進入S14。
在步驟S14，探測與該數據有關的情緒模式，並辨別該相關模式是否與預定的特別模式相符。具體地講，是檢查這些情緒狀態與言語內容的多種組合是否與特殊的、表示「給人強烈印象」的狀態相符。由於在該探測到的模式與該特定模式相符時該處理從步驟S14跳至S17，所以即使該數據陳舊也會按原樣儲存。如果這些模式並不彼此相符，該處理就從步驟S14進入S15。
在步驟S15，如果該數據是言語內容，那麼就辨別這些內容是否與預定的言語內容(給人重要印象的言語)相符。即使兩個內容彼此不完全相符，但如果兩者之間的相似性很高，它們也就被當作相符看待。由於在該相關數據的言語內容與該預定言語內容相符時該處理從步驟S15跳至S17，所以即使該數據陳舊也會按原樣儲存。
如果在步驟S15中這兩個內容彼此不相符，該相關數據就會在步驟S16中被刪除。
該上述處理對情緒及感受能力存儲器DB 41中的所有數據進行。而且圖5所示的遺忘處理被周期地重複進行。該遺忘處理的一個執行周期可以隨個人的個性而任意改變。注意，該處理在步驟S14與S15中通過查詢以前準備的模式DB(未畫)來執行。對於這個模式DB，其中的內容會通過學習輸入到其中的信息而被自動修改。
圖5表示簡化的處理過程。實際上，情緒變化量、情緒模式與言語內容全部都要加以綜合測定。準確地講，如果存在情緒變化量很大的信息、情緒模式與該特定模式相符的信息以及言語內容與該預定言語內容相同或類似的信息，那麼就要綜合確定它們的優先級。具體地講，言語內容與該預定言語內容相同或類似的信息被賦予最高優先級，情緒模式與該特定模式相符的信息被賦予第二高優先級，而情緒變化量大的信息則被賦予最低優先級。所以，在該遺忘處理中，言語內容與該預定言語內容相同或類似的信息不大可能被刪除，即使它變得陳舊也會作為記憶而保留。
對於情緒及感受能力存儲器DB 41中的舊數據，只有情緒變化量大的數據、其模式被認為「給人強烈印象」的數據、被多次重複輸入的數據以及其言語內容給人以重要印象的數據才會按照它們的強度與內容被賦予優先級，並按照遺忘處理單元42中的上述處理按原樣儲存。所以，情緒及感受能力存儲器DB 41中的舊數據就成為只有一部分被保留在其中的不完整數據。這種數據的內容類似於人類記憶中的過去的含糊不清的記憶。
一直儲存在情緒及感受能力存儲器DB 41中的這些過去的情緒狀態與過去的言語內容可以被讀出以便進行數據分析，從而，舉例來說，能夠測定該情緒探測系統是否正常運行，並能夠修改用於估計情緒的各個單元的資料庫以便改進其中的內容。
儲存在情緒及感受能力存儲器DB 41中的數據還進一步按照它們的內容進行分配，並被儲存到人性信息DB 44、個性信息DB 45或職業信息DB46。
在人性信息DB 44中，儲存有定義該對象特徵的信息(譬如性別、年齡、攻擊性、合作性與當前情緒)以及與一個行動的決策模式有關的信息。在個性信息DB 45中，儲存的信息為個人地址、當前狀況、當前環境以及言語內容(5W3H)。在職業信息DB 46中，儲存的信息為職業、職業生涯、職業能力與職業行為決策模式。
從人性信息DB 44、個性信息DB 45與職業信息DB 46輸出的是個人的道德模式信息。該夥伴的感受能力可以根據該夥伴的道德模式信息以及過去情緒來理解。
如果圖1所示的情緒探測系統的功能用一臺計算機的軟體來實現，那麼只要將由該計算機執行的程序以及必要的數據預先錄製在一個記錄媒體(譬如一個CD-ROM)上就符合要求。
注意，圖1所示的微音器11可以用一個電話接收器來代替，也可以提供一個滑鼠來作為用於輸入信息(譬如字符)的單元。
而且，圖1所示的電視攝像機31也可以用各種成像單元中的任何一種來代替，譬如一部光學攝像機、一部數字攝像機以及一部CCD攝像機。
採用上述情緒探測方法可以比傳統方法更準確地探測該對象的情緒。
(第二實施例)下面參看圖7至圖11來描述與本發明的一種感受能力生成方法有關的圖7是一幅方框圖，它表示採用一個感受能力發生器的系統的一個配置示例。圖8是說明本能信息生成單元的配置的一幅方框圖。圖9是說明一個情緒信息生成單元的一幅方框圖。圖10是一幅示意圖，它表示一個情緒反應模式DB中反應模式模型的一個示例。圖11是說明一個感受能力及思想識別單元的配置的一幅方框圖。
圖7所示系統的設計是假定隨便一個人與一臺計算機(虛擬人)之間可以實現自然與敏感的對話。在這個示例中提供了一個情緒探測系統200以便探測將作為該計算機的夥伴的那個人的情緒，以及一個感受能力發生器100以便使該計算本身的個性及感受能力影響該對話。
而且，提供一個環境信息輸入設備300以便將各種環境信息輸入到感受能力發生器100。舉例來說，環境信息輸入設備300輸出與日期、時間、天氣、場所與圖像有關的信息。
感受能力發生器100也可以被用於一個獨立運行的系統。譬如，如果將與從前產生的場景有關的信息輸入感受能力發生器100，那麼從感受能力發生器100的輸出就可以獲得符合該場景的反應。在這種情況下不需要情緒探測系統200。
儘管在圖7示例中感受能力發生器100的輸出連接了實現該對話所需的多種設備，但感受能力發生器100輸出的感受能力數據可用於各種目的。
譬如，在數據通信中利用感受能力發生器100的情況下，由於能夠滿意地輸出字符信息，所以不需要輸出一個聲音。而且，感受能力發生器100輸出的感受能力數據也可以影響圖像、音樂、信息檢索與機器控制。
下面將描述感受能力發生器100的結構與運行。由於在這個實施例中假設情緒探測系統200與已經描述過的圖1所示的情緒探測系統200完全相同，所以這裡省略它的說明。
實際上，圖7所示系統可以由一個計算機系統與一個在其中被執行的軟體程序構成，或者可以作為一個專用硬體來實現。而且，要被使用的軟體程序與數據可以預先儲存在任何一個記錄媒體之中，並可以從該記錄媒體讀入計算機以便執行。注意，圖7所示系統本身在下文說明中被稱為一臺計算機。
粗略地劃分，輸入到感受能力發生器100輸入端的有兩類數據，即數據D1與數據D2。數據D1是表示該夥伴情緒的信息。數據D2是已經接受自然語言處理的字符信息，它包括與該夥伴的意向、狀況及環境有關的信息。通過自然語言處理，數據D2被作為表示「5W3H」的信息輸入，即「何人」、「何事」、「何時」、「何地」、「何因」、「多麼」、「多長、多遠、多高等等」以及「多少」。
實際上，能夠利用下面所列的各種信息來作為感受能力發生器100的輸入。
(A)涉及時間屬性的發聲的變化模式，包括重音、節奏、速度、停頓、音階、音程、音調、和聲、頻率等等；以及基本情緒(憤怒、愉快、悲傷、厭惡、驚訝、恐懼等等)的程度。
(B)與涉及聲調屬性的發聲有關的信息，包括口音、低沉、密集、機敏、刺耳、音色(JIS-Z8109)、共振、語調、使一段口語的部分對闡明含義非常重要的顯著性等等。
(C)單詞、片段內容、語句中的重音分布、超分段特徵信息，由人工智慧生成的特徵信息，這些都涉及重音的性質。
(D)經過對話分析的文本信息、情節信息(包括含義信息與由人工智慧識別的信息)等等。
在這些信息中，信息(A)與信息(B)受一位說話人的意圖與情緒影響。這種情緒可以由情緒探測系統200加以探測。
如圖7所示，感受能力發生器100包括一個本能信息生成單元110、一個度量模式DB 121、一個本能語言定義詞典122、一個情緒信息生成單元130、一個情緒反應模式DB 141、一個臨時存儲器DB 142、一個感受能力及思想識別單元150、一個知識DB 161、一個感受能力DB 162、一個個人DB 163以及一個道德危險DB 164。
感受能力發生器100的功能可以基本劃分為3個功能要素本能信息生成單元110、情緒信息生成單元130與感受能力及思想識別單元150。首先描述本能信息生成單元110。
如圖8所示，本能信息生成單元110包括一個度量模式匹配識別單元111、一個本能參數生成單元112與一個詞典檢索單元113。
輸入到該計算機(虛擬人)的一個度量模式詞典被預先儲存在受度量模式匹配識別單元111查詢的度量模式DB 121中。該尺度是一個講話的節奏要素，它代表對一個音節、一個單詞、一個短語、一個語句以及整個講話(比一個單詞長的連續聲音)出現的語音及音韻特徵。具體地講，與輸入信息(A)與(B)相當的該計算機本身的模式信息被作為個人信息儲存在度量模式DB 121中。
度量模式匹配識別單元111將從情緒探測系統200輸入的夥伴情緒分析數據D1與儲存在度量模式DB 121中的度量模式加以比較，並識別兩者的同步與匹配程度。表示存在一個強烈音調與情緒變化的信息會出現在度量模式匹配識別單元111的輸出端。
同時，與本能刺激有關的信息被預先記錄在本能語言定義詞典122中。相反，表示一個單詞或一個語句中的重音分布模式與超分段特徵的、涉及重音性質的各種信息被儲存為一個與該本能刺激有關的詞典。
詞典檢索單元113將作為字符信息來輸入的數據D2(一位夥伴的意向與狀況)與本能語言定義詞典122的內容加以比較，並從一段對話的內容來產生本能反應信息。
本能參數生成單元112根據由度量模式匹配識別單元111輸入的信息、由詞典檢索單元113輸入的信息以及數據D3來產生本能動機信息D4。數據D3是從感受能力發生器100的輸出端反饋的信息，它擁有該計算機提議的情節與希望反應模式。
在這個示例中，本能動機信息D4包括6個本能參數一個確定性程度(或迷惑程度)、一個愉快程度(或不愉快程度)、一個危險程度(或安全程度)、一個注意程度(或拒絕程度)、一個完成程度(或變化程度)以及一個追蹤程度(或自信程度)。本能參數生成單元112以下述方法決定各個本能參數的數值。
愉快程度(不愉快程度)當該計算機接近建議的內容或一個希望的情景情節時，愉快程度增加，否則程度降低。而且，當該計算機接近一個預定為愉快的尺度時，愉快程度增加，否則降低。
危險程度(安全程度)當該計算機接近事先被認為是危險的內容或一個被假設為危險的情景情節時，危險程度增加，否則降低。而且，當該計算機接近一個預定為危險的尺度時，危險程度增加，否則降低。
完成程度(變化程度)當該計算機接近被預定為成功/實現的內容或一個被事先假設為成功/實現的情景情節時，完成程度增加，否則降低。而且，當該計算機接近一個被認為是徹底調整的特定尺度時，完成程度增加，否則降低。
注意程度(拒絕程度)當該計算機接近被事先當作拒絕/否定的內容或一個被事先假設為拒絕/否定的情景情節時，拒絕程度增加(注意程度降低)，否則降低(增加)。而且，當該計算機探測到一個強烈或反覆的自信或接近一個強烈的尺度時，注意程度增加。如果該計算機接近一個被確定為不愉快的尺度，那麼拒絕程度增加。
追蹤程度(自信程度)當該計算機接近被預定為自卑/自我犧牲的內容以及一個被事先假設為自卑/自我犧牲的情景情節時，追蹤程度增加(自信程度降低)，否則降低(增加)。如果出現被事先確定為良好的內容，則自信程度增加(追蹤程度降低)。而且，如果出現一個被預定為不確定的尺度，自信程度增加。注意，如果該計算機接近一個強烈的尺度，那麼排斥程度或自我犧牲的程度有時會增加。
確定性程度(迷惑程度)當該計算機接近迷惑的內容以及一個事先假設的情景情節時，在與本能有關的各種刺激(輸入)的識別率很低(譬如70％或更低)的情況下，迷惑程度與該識別率程反比。該識別率由一個對話的聲音音調與內容來測定。
為了實現上述控制，該計算機所希望的內容以及情景情節的尺度要事先作為個性加以測定。如上所述，該夥伴的情緒信息刺激該計算機的個人本能，從而改變各個本能參數的數值。
由本能信息生成單元110輸出的本能動機信息D4被輸入到情緒信息生成單元130。下面將描述情緒信息生成單元130。
如圖9所示，情緒信息生成單元130包括一個反應模式檢索單元134、一個學習處理單元135、一個多變量分析單元136、一個隨意情緒控制單元137以及一個基本情緒參數生成單元133。
反應模式檢索單元134、學習處理單元135與情緒反應模式DB 141構成了一個應答系統131。多變量分析單元136與隨意情緒控制單元137構成一個作業系統132。
提供應答系統131的目的是為了生成由刺激感應引起的情緒。提供作業系統132的目的是為了輸出隨意情緒(力比多(libido))。
涉及代表該本能動機信息D4與該基本情緒參數之間對應關係的一個反應模式模型的信息被事先儲存在情緒反應模式DB 141中以供應答系統131使用。舉例來說，這個反應模式模型可以如圖10所示。
在由一臺計算機有選擇性地復現許多人的人格的情況下，各個反應模式模型被預先記錄在情緒反應模式DB 141中，其中每個反應模式模型都對應於這許多人中的一個或一類個性，一個反應模式模型可以按照該被選人的個性選擇。
在這個示例中，採用了被作為本能動機信息D4來輸入的上述6個本能參數，它們是確定性程度(迷惑程度)、愉快程度(不愉快程度)、危險程度(安全程度)、注意程度(拒絕程度)、完成程度(變化程度)與追蹤程度(自信程度)。
如下15類參數被用來作為從情緒信息生成單元130輸出的基本情緒參數。括號內的術語表示受該基本情緒參數影響的本能參數。
1.憤怒(不愉快)2.快樂/快活(愉快)3.悲傷(未完成/停滯/不愉快)4.驚訝(完成/衝擊)5.恐懼(危險/緊張)6.痛苦(危險/緊張/不愉快)7.厭惡(抵制/拒絕/不愉快)8.輕視(抵制/軟弱)9.趨近(愉快/安全)10.逃避/迴避(危險/緊張/不愉快)11.忌妒(不愉快/憤怒/羨慕/注意)12.肯定(安全/愉快/確定性)13.依賴(完成/追蹤)14.激怒/衝突(自信/停滯/不愉快/危險)15.焦慮(危險/緊張/迷惑/不愉快)代表15類基本情緒參數中的每一種與一個或多個基本情緒參數的關係的反應模式被儲存在情緒反應模式DB 141中。
反應模式檢索單元134檢索情緒反應模式DB 141中的基本情緒參數的反應模式，檢查它們與該輸入的本能動機信息D4的匹配/失配情況，並輸出該相符的基本情緒參數的信息作為數據D6。
學習處理單元135根據感受能力及思想識別單元150輸出的信息D3以及反應模式檢索單元134輸出的該夥伴的下一個反應情緒來學習關於模式匹配方法的概率，並按照該學習的結果來改變情緒反應模式DB 141中的內容。
同時，環境信息(D2)(譬如說包括天氣信息、季節信息、時間信息等)則被輸入到作業系統132的輸入端。多變量分析單元136對各種輸入的環境信息(D2)進行多變量分析，從而輸出生命節奏信息。
在該生命節奏信息中，存在具有常數周期的規則(正弦波形)節奏，譬如短周期節奏(如1小時周期)、一個生命節奏(如24小時周期)、一個情緒長周期節奏(如28天周期)、一個身體長周期節奏(如23天周期)與一個智力節奏(如33天周期)，還存在不規則的節奏，譬如溫度、溼度與天氣。
隨意情緒控制單元137按照一個預定範圍內的概率輸出多變量分析單元136輸出的生命節奏信息中的隨意情緒(力比多)。
基本情緒參數生成單元133輸出通過綜合測定與應答系統131輸出的基本情緒參數和匹配率以及作業系統132輸出的隨意情緒有關的信息所得到的一個結果，以此作為自身情緒D5。在這種情況下，該結果是由這15類基本情緒參數構成的信息。
而且，該輸出的自身情緒信息D5被臨時儲存在臨時存儲器DB 142中，並被反饋到基本情緒參數生成單元133的輸入端。基本情緒參數生成單元133接受從臨時存儲器DB 142反饋的信息作為上一時刻的自身情緒，並使它影響下一時刻的情緒測定結果。
當基本情緒參數生成單元133進行綜合測定時，它就按照作為個性信息143確定的個性來決定各個單元的影響優先級與程度。
舉例來說，在復現一個脈衝型情緒時，應答系統131的影響程度增加(80％或以上)，剛才的自身情緒的影響也增加。在復現一個思想型情緒時，應答系統131的影響程度降低(30％或以下)，剛才的自身情緒的影響在作業系統132的輸出穩定的環境中也降低。
從情緒信息生成單元130輸出的自身情緒D5被輸入到感受能力及思想識別單元150。如圖11所示，情緒信息生成單元130包括一個加權處理單元151、一個核對處理單元152、一個多變量分析單元153、一個綜合啟發決策單元154與一個修改處理單元156。
加權單元151按照個性信息155對輸入的自身情緒信息D5加權。加權後的自身情緒信息再從加權處理單元151輸出。
同時，包括代表夥伴所處環境與狀況的一個情節並包括該夥伴的意向及其結果的字符信息(5W3H)被作為數據D2輸入到核對處理單元152的輸入端。
該過去情節、它的結果與表示它們含義的含義信息以字符信息(5W3H)的形式被作為知識儲存到知識DB 161供核對處理單元152查詢。而且，知識DB 161中的各種知識包括獲得各數據的時間信息，並按照這些時間的順序加以排列。
在這個示例中，知識DB 161中的各種知識可以被分類為一個長期存儲器、一個陳述存儲器與一個程序存儲器。該陳述存儲器是一個按單詞儲存的存儲器，代表作為一個特定時間/空間語境中的事件的情節信息與作為普通知識的含義信息。該程序存儲器代表關於方法或技術的存儲器。
該情節信息包括時間、地點、內容、意向(贊成、反對、支持等等)、人員、數量、權重、情景、狀態、夥伴的私人信息、情感作用、意圖(目標)、態度、個人關係等等。該含義信息相當於語言詞典與感受能力詞典。設想作為私人信息的有脾氣、性格、社會適應性(社交能力)、願望、衝突、態度、優越感、情結、興趣、正確性、道德、思想模式、情緒特徵、堅持內容(及其程度)、忌語、品味、善/惡標準等等。
在這個示例中，知識信息按照下面將要說明的語法被儲存在知識DB161中，但是，該資料庫的構成內容因客體而異。
Story＝Scene+Plot+Solution(故事＝場景+劇情+解決方案)Scene＝Character+Place+Time(場景＝人物+地點+時間)Theme＝(Event)+Target(主題＝(事件)+目標)Plot＝Episode(劇情＝情節)Episode＝Lower target+Attempt+Result(情節＝較低目標+企圖+結果)Attempt＝Event+Episode(企圖＝事件+情節)Result＝Event+State(結果＝事件+狀態)Solution＝Event+State(解決方案＝事件+狀態)
Lower target，Target＝Desirable state(較低目標、目標＝希望的狀態)Character，Place，Time＝State(人物、地點、時間＝狀態)而且，新信息通過修改處理單元156的運行被繼續不斷地添加到知識DB161。再者，不需要的信息通過重複執行遺忘處理被自動從該知識中刪除。具體地講，除了具有較高優先級的數據外，該數據被繼續不斷地按照時間基準從變舊的知識中刪除。譬如說，反覆使用的知識與被認定具有強烈印象的數據被賦予優先級，即使它們變舊，也不會被刪除。各個數據的遺忘程度與優先級可以按照該個性來改變。
核對處理單元152根據輸入的數據D2從知識DB 161中檢索與提取與輸入數據D2接近的過去情節及其結果。然後，核對處理單元152用該提取的知識來核對該輸入數據。
一個學習處理系統157通過學習根據該輸入情節的結果來生成與一個人對該輸入情節的自身價值概念有關的信息。具體地講，學習處理單元157根據該輸入情節的結果定出滿意、愉快及不愉快的程度。
多變量分析單元153對如下信息進行多變量分析從加權處理單元151輸入的加權情緒信息；從核對處理單元152輸入的情節信息與結果信息；從學習處理單元157輸入的、與一個人自身的價值概念有關的信息以及從個人DB 163輸入的、與一個人自身的意向與本能有關的信息。然後，多變量分析單元153向綜合啟發決策單元154輸出該分析結果。
綜合啟發決策單元154利用個人DB 163與道德危險DB 164的內容作為一個測定詞典來綜合測定從多變量分析單元153輸入的信息，並輸出要被隨意執行的內容及其一個結果作為數據D3。
下面將要描述的各種信息被作為詞典信息儲存在個人DB 163中。
1.個性信息(a)按照每類個性的程度的測定準則設想的類型有刻板型、面向他人型、面向內部型、面向傳統型、面向進攻型、面向合作型、應激打擊型、應激釋放型等等。完成動機程度與對抗程度也可以被用作測定準則。
(b)認知風格的測定準則按照「反射型」與「衝動型」的差別以及「場依賴型」與「場獨立型」的差別來區分認知風格被定義為測定準則。
(c)按照性格的測定準則對日本人，由個性測試方法與TPI(Todai個性調查表)分類的如下項目被用作測定準則。這些分類項目為脾氣、性格、情緒性、社會適應性(社交能力)、願望、衝突、態度、情結、興趣、正確性、道德、思想模式、情緒特性、堅持內容(及其程度)、忌語、品味、善惡標準、羞恥標準、罪過標準、愉快與不快的標準等等。
(d)否定/偏見的測定準則對否定信息加一個偏見以便大量掌握相同的否定信息，然後它們就可以被用來形成一個性格。
(e)追隨/堅持時間的測定準則確定對夥伴的認知信息、情節與情緒信息的堅持程度以及對它的反應響應時間。
2.本我/無意識反應參考信息(a)單詞詞典與子句詞典，每個詞典都具有刺激本能的內容。
(b)對每個個人的堅持程度、追隨程度與坦率程度的各種本能反應時間的參考值。
(c)作為個性決定的、與一個夥伴的情緒對應的自我本能模式。
3.自我平衡(壓抑)的參考信息試圖維持整個本能輸出協調穩定的測定準則。
4.自我意識反應參考時間按照個性代表一個人自身意向的測定準則信息。
而且，包括在該測定詞典中的有用於識別測定與鑑別測定的信息，譬如真實/虛假、正確/不正確、適當/不適當；用於本能測定的信息，譬如愉快/不愉快；用於對象個人認知測定的信息，譬如複雜性、權係數等等；用於對象間相對認知測定的信息，譬如等同、大小、差別與相似；用於元存儲器測定的信息，譬如記憶的可靠性程度與知識的準確性；用於抽象測定的信息，譬如真理、美德、愛等等；用於歸納測定的信息；等等。
關於職業道德、個人道德、基本道德等的詞典信息被儲存在道德危險DB 164中。
譬如說，作為職業道德，可以記錄「作為一個建築師，我要求一個完整的計算」、「我最優先考慮我的工作」、「我為我是一個專業人員而自豪」等等。而且，作為個人道德，可以記錄「我為我的故鄉而驕傲」、「我為我是日本人而驕傲」等等。而作為基本道德，可以記錄「殺人是壞事」、「我細心照顧我的父母」、「我是一個男人(女人)」等等。
綜合啟發決策單元154分析由情緒信息生成單元130、加權處理單元151、核對處理單元152以及多變量分析單元153生成的與自身情緒有關的信息。然後，綜合啟發決策單元154根據代表該計算機個性與意向的個人DB163中的測定詞典以及根據道德危險DB 164中的測定詞典來抑制該經過分析的、與自身情緒有關的信息。隨後，綜合啟發決策單元154決定要輸出什麼、那一種以及多少自身情緒反應(感受能力)。在這種決策情況下，就會反映一個夥伴所在的環境與情景以及該夥伴當時的意向。
感受能力及思想識別單元150包括下述功能。
1、在探測一個強烈印象、詞彙或根本情緒變化時，一個測定周期按照該個性來改變。譬如說，在突然大聲表明一個強硬內容時，該測定周期就縮短。
2、在對一個人自己的、取決於該個性的生物節奏作出響應時，根據一個人是否願意作某件事，感受能力測定的實現會有很大不同。
3、按照一個人自身的愉快/不愉快與情緒量來實現不同的感受能力測定。
4、按照知識DB 161中的知識對表示當前情景的信息進行合理的價值判斷，反映該情緒的判斷結果的影響，並從而決定最終意向。
5、在進行價值判斷時，該判斷根據社會價值、職業價值、日常生活價值、個人價值等等各種觀點來進行。而且，要對這些社會價值、職業價值、日常生活價值與個人價值中的每一種更詳細地加以區分並作出判斷。譬如說，對於社會價值，要從宗教、美學、社會、政治、經濟與倫理的各種觀點來計算價值。
6、要對各種因素進行價值判斷，譬如以滿意/不滿意、得失/利益、安全/危險等等作為該意向決策的判斷資料。舉例來說，在進行關於安全的價值判斷時，判斷應以如下方法進行。
(a)當一個第三者對自身施加「不愉快」時，就會產生關於敵對情緒的價值與一個防衛反應。
(b)當自身對該第三者施加「不愉快」時，就會產生關於敵對情緒的價值與一個進攻反應。
(c)當他人要對該第三者施加「不愉快」，而自身要站在該第三者一邊時，就會產生關於支持情緒的價值與一個合作進攻反應。
7、該生成的價值信息被儲存到感受能力DB 162，並被用作此後的判斷資料。
注意，由於感受能力及思想識別單元150包括與人類似的各種學習功能，所以個人DB 163與感受能力DB 162中的內容會通過建立經驗而繼續不斷地被修改。
由於感受能力及思想識別單元150輸出基於數字值(譬如各種價值)的綜合測定結果，所以它不像人工智慧那樣進行邏輯推理或測定。準確地講，從感受能力及思想識別單元150輸出的數據D3是由該計算機本身的啟發測定功能所獲得的感受能力信息。
如前所述，在本發明的感受能力生成方法中，作為產生該情緒的動機的本能動機信息根據該輸入的情景信息(夥伴的情緒、周圍環境等等)產生，而情緒信息則根據該本能動機信息產生。而且，該生成的情緒信息按照該個性信息加以控制。
所以，它可以輸出由該個性的理智與意向控制的情緒，即感受能力。而且，由於該情緒信息通過該本能動機信息產生，所以能夠更準確、更容易地控制該生成的情緒。
符合本發明的該情緒探測方法可以被用於醫療領域的情緒探測，也可以在各種系統中被用作人工智慧或人工感受能力的一部分。而且，對一個虛擬人或機器人的感受能力控制，本發明的感受能力生成方法可以在各種系統中被用於各種目的。此外，可以通過組合本發明的情緒探測方法與感受能力生成方法來構造包含一臺計算機與一個人之間的對話功能的各種系統。
本發明並不限於上述實施例，可以作出各種修改而不偏離本發明的精神與範圍。對部分或所有部件均可以作出任何改進。
權利要求
1.一種用於探測對象的情緒的情緒探測方法，它包括如下步驟輸入一個聲音信號；根據輸入的聲音信號來探測該聲音的強度、表示該聲音出現速率的速度以及表示該聲音構成的每個單詞中強度變化模式的語調；分別獲得該探測到的聲音的強度中、該聲音的速度中與該聲音的語調中的變化量，而且根據該獲得的變化量分別生成至少表示憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號。
2.一個用於探測對象的情緒的情緒探測系統，它包括一個聲音輸入單元，用於輸入聲音信號；一個強度探測單元，用於根據上述聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測聲音的強度；速度探測單元，用於根據上述聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測該聲音出現的速率並以此作為速度；一個語調探測單元，用於根據上述聲音輸入單元輸入的聲音信號來探測表示該聲音的一個單詞中強度變化模式的語調；一個變化量探測單元，用於分別獲得由上述強度探測單元探測到的聲音強度中、由上述速度探測單元探測到的聲音速度中以及由上述語調探測單元探測到的聲音語調中的變化量；以及一個情緒探測單元，用於根據由上述變化量探測單元探測到的變化量來分別輸出至少表示憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號。
3.如權利要求2的情緒探測系統，其中上述語調探測單元包括一個帶通濾波器單元，用於從為每個單詞分離輸入的聲音信號中提取特定的頻率分量；一個區域分離單元，用於根據由上述帶通濾波器單元提取的信號的一個功率頻譜的強度將該概率頻譜分離為許多區域；以及一個語調計算單元，用於根據由上述區域分離單元分離的這許多區域的各自中心之間的時間間隔來計算一個語調值。
4.如權利要求2的情緒探測系統，它還包括一個成像單元，用於接受至少與該對象的一個面部有關的圖像信息；一個圖像識別單元，用於從由上述成像單元接受到的圖像信息來探測與該面部每個部分有關的位置信息；一個圖像參考信息保存單元，用於保存與該面部每個部分的特徵量有關的參考信息；以及一個圖像特徵量探測單元，用於根據由上述圖像識別單元探測到的位置信息以及由上述圖像參考信息保存單元保存的參考信息來探測一個圖像特徵量，而且其中上述情緒探測單元按照由上述圖像特徵量探測單元探測到的圖像特徵量中的變化來估計一個情緒狀態。
5.如權利要求2的情緒探測系統，它還包括一個情緒信息存儲單元，用於連續不斷地接受與由上述情緒探測單元探測到的情緒狀態有關的各種信息，並用於在其中儲存各種信息；以及一個遺忘處理單元，用於從過去儲存在上述情緒信息存儲單元內的、與情緒狀態有關的各種信息中，刪除自該信息當初被儲存以來已經儲存了一個預定時期的信息，並用於從上述要被刪除的信息中至少排除說明情緒中的變化量大於一個預定量的信息以及與一個預定變化模式相符的信息。
6.如權利要求5的情緒探測系統，它還包括一個語句識別單元，用於通過處理與該對象發出的聲音以及該對象輸入的字符中任何一種有關的信息來進行語法分析，並用於生成表示語句的含義的言語信息；以及一個存儲器控制單元，用於按照與涉及上述情緒狀態的信息同步的方式來儲存由該情緒信息存儲單元中的上述語句識別單元生成的言語信息。
7.如權利要求2的情緒探測系統，它還包括一個無聲時間測定單元，用於根據這些探測到的情緒狀態中的情緒狀態來測定一個參考無聲時間；以及一個語句分段探測單元，用於通過利用上述無聲時間測定單元測定的參考無聲時間來探測該聲音的一個語句分段。
8.包括一個由一臺計算機執行的、用於探測對象的情緒的情緒探測程序的軟體，其中上述情緒探測程序包括一個輸入聲音信號的步驟；一個根據該輸入的聲音信號來探測聲音的強度、表示該聲音出現速率的速度以及表示該聲音構成的每個單詞中強度變化模式的語調的步驟；一個分別獲得該探測到的聲音的強度中、該聲音的速度中與該聲音的語調中的變化量的步驟；以及一個根據該獲得的變化量來分別生成至少表示憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號的步驟。
9.一種感受能力生成方法，它包括如下步驟預先保存能至少測定產生感受能力的對象的理智、預定特徵以及意向的各種個人信息；根據表明一位夥伴的任何一種情緒的狀態以及該夥伴所處的環境的一個輸入情景信息來生成本能動機信息，該本能動機信息至少包括表示愉快程度的一個第一本能參數、表示危險程度的一個第二本能參數以及表示完成及變化程度的一個第三本能參數；根據上述生成的本能動機信息來生成情緒信息，該情緒信息至少包括愉快、憤怒與悲傷的一個基本情緒參數；以及根據上述個性信息來控制上述生成的情緒信息。
10.一個感受能力發生器，它包括一個本能測定單元，用於輸入表示夥伴的情緒、該夥伴所處的環境以及該夥伴的意向的情節情景信息，並用於根據上述情節情景信息生成本能動機信息，該本能動機信息至少指明表示愉快程度的一個第一本能參數、表示危險程度的一個第二本能參數以及表示完成及變化程度的一個第三本能參數；一個情緒生成單元，用於根據由上述本能測定單元輸出的本能動機信息來生成情緒信息，該情緒信息至少包括愉快、憤怒與悲傷的基本情緒參數；一個個性信息提供單元，用於提供至少測定生成感受能力的對象的理智與意向的個性信息；以及一個情緒控制單元，用於根據上述個性信息提供單元提供的個性信息來控制從上述情緒生成單元輸出的情緒信息。
11.如權利要求10的感受能力發生器，其中上述情緒生成單元包括一個生命節奏生成單元，用於生成表示周期性變化的環境與一個生命的生命節奏這兩者中任何一種的信息；以及一個隨意情緒控制單元，用於按照由上述生命節奏生成單元輸出的關於生命節奏的信息來控制上述情緒生成單元中的隨意情緒。
12.如權利要求10的感受能力發生器，其中上述情緒生成單元包括一個本能-情緒信息保存單元，用於保存使上述基本情緒參數與上述本能動機信息彼此對應的模式信息；以及一個匹配概率學習單元，用於輸出表示該本能動機信息與上述本能-情緒信息保存單元的模式信息之間的匹配/失配概率的信息，該本能動機信息由上述本能測定單元輸出。
13.如權利要求10的感受能力發生器，其中上述情緒生成單元包括一個情緒反饋控制單元，用於向該情緒生成單元至少輸入最終生成的它自身的情緒信息，並用於使該最終生成的信息影響隨後要生成的它自身的情緒信息。
14.如權利要求10的感受能力發生器，其中上述情緒控制單元使一個生命節奏信息影響將要輸入的情緒信息，該生命節奏是產生感受能力的一位對象的個性。
15.如權利要求10的感受能力發生器，它還包括一個知識資料庫，用於儲存表示過去情景、過去情節以及該過去情景與情節的結果的情景信息；一個知識核對單元，用於從上述知識資料庫中檢索並提取與新輸入的情景信息類似的過去情景信息，並用於向上述情緒控制單元提供該過去情景信息；以及一個數據更新控制單元，用於根據表明新輸入的情景與該新情景的結果的情景信息來更新上述知識資料庫的內容，並用於從上述知識資料庫中按照這些內容的權重以時間順序自動刪除低優先級的情景信息。
16.如權利要求10的感受能力發生器，它還包括一個聲音輸入單元，用於輸入一個聲音信號；一個強度探測單元，用於根據上述聲音輸入單元輸入的聲音來探測聲音的強度；速度探測單元，用於根據上述聲音輸入單元輸入的聲音來探測聲音出現的速率並以此作為速度；一個語調探測單元，用於根據上述聲音輸入單元輸入的聲音來探測表示該聲音的一個單詞中強度變化模式的語調；一個變化量探測單元，用於分別獲得上述強度探測單元探測到的該聲音強度中、上述速度探測單元探測到的該聲音速度中與上述語調探測單元探測到的該聲音語調中的變化量；以及一個情緒探測單元，用於根據上述變化量探測單元探測到的變化量來分別輸出至少表示憤怒、悲傷與愉快的情緒狀態的信號。
17.如權利要求16的感受能力發生器，它還包括一個聲音識別單元，用於識別從上述聲音輸入單元輸入的聲音，並用於輸出字符信息；以及一個自然語言處理單元，用於使由上述聲音識別單元識別的有聲信息接受自然語言處理，並用於生成表示該輸入的聲音的含義的含義信息。
18.包括可由一臺計算機執行的、用於感受能力生成控制的程序與數據的軟體，其中上述程序包括一個根據表示夥伴的任何情緒的狀態及該夥伴所處的環境的一個輸入情景信息來生成本能動機信息的步驟，該本能動機信息至少包括表示愉快程度的一個第一本能參數、表示危險程度的一個第二本能參數以及表示完成及變化程度的一個第三本能參數；一個根據上述生成的本能動機信息來生成情緒信息的步驟，該情緒信息至少包括愉快、憤怒與悲傷的一個基本情緒參數；一個提供個性信息的步驟，該個性信息至少測定產生感受能力的一位對象的理智與意向；以及一個根據上述個性信息來控制上述生成的情緒信息的步驟。
全文摘要
一種能夠準確探測一個人的情緒的情緒探測方法，而且提供能夠輸出類似於一個人的感受能力的感受能力生成方法。根據輸入聲音信號來探測一個強度、速度與該聲音的每個單詞中的語調，分別獲得這些探測到的內容的變化量，並根據這些變化量生成表示憤怒、悲傷與愉快的每個情緒狀態的信號。輸入一位夥伴的情緒或情景信息，從而生成本能動機信息。而且，生成包含愉快、憤怒與悲傷的基本情緒參數的情緒信息，該情緒信息根據個性信息加以控制。
文檔編號G10L13/033GK1455916SQ01815455
公開日2003年11月12日 申請日期2001年9月4日 優先權日2000年9月13日
發明者光吉俊二 申請人:株式會社A·G·I