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摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于AIGC的机器人情感识别方法、系统及存储介质。所述方法包括：通过目标机器人采集多模态情感数据，对多模态情感数据进行跨模态扩展处理，得到扩展情感样本集；对扩展情感样本集进行特征提取，得到情感特征向量；对情感特征向量进行情境相关数据映射，得到上下文相关的情感表征数据；对上下文相关的情感表征数据进行个性化特征分析，得到映射用户情感数据；对映射用户情感数据进行多模态数据融合并分类，得到情感分类数据；通过自监督学习算法对情感分类数据进行多维度解析，得到情感表达参数及交互策略建议。本申请提升了基于AIGC的机器人情感识别的效率及准确率。

主权项：1.一种基于AIGC的机器人情感识别方法，其特征在于，所述基于AIGC的机器人情感识别方法包括：通过目标机器人采集多模态情感数据，其中，所述多模态情感数据包括：视觉数据、音频数据以及文本数据，并对所述多模态情感数据进行跨模态扩展处理，得到扩展情感样本集；对所述扩展情感样本集进行特征提取，得到情感特征向量；对所述情感特征向量进行情境相关数据映射，得到上下文相关的情感表征数据；对所述上下文相关的情感表征数据进行个性化特征分析，得到映射用户情感数据，包括：对所述上下文相关的情感表征数据进行用户特征提取，得到初始用户情感特征集，并对所述初始用户情感特征集进行样本合成，得到扩展用户情感表达数据；对所述扩展用户情感表达数据进行表情-语音-文本联合分析，得到多模态个性化特征矩阵，并对所述多模态个性化特征矩阵进行风格转换，得到用户特定情感表达样本；对所述用户特定情感表达样本进行情境关联性分析，得到个性化情感反应模式，并对所述个性化情感反应模式进行序列预测，得到用户情感反应趋势图；对所述用户情感反应趋势图进行语义映射，得到个性化情感词汇表，并对所述个性化情感词汇表进行频率-语境分析，得到用户情感表达习惯库；对所述用户情感表达习惯库进行差异性对比，得到个性化情感特征偏差矩阵；通过迁移学习算法对所述个性化情感特征偏差矩阵和所述上下文相关的情感表征数据进行整合，得到所述映射用户情感数据；对所述映射用户情感数据进行多模态数据融合并分类，得到情感分类数据；通过自监督学习算法对所述情感分类数据进行多维度解析，得到情感表达参数及交互策略建议。

权利要求：

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