T/TAF 260-2024 基于多模态特征的智能人机交互技术要求

　　团 体 标 准

T/TAF 260—2024

基于多模态特征的智能人机交互技术要求

Technical requirements of intelligent human-computer interaction based

on multi-modal features

2024-12-16 发布 2024-12-16 实施

电信终端产业协会 发布

前 言

本文件按照 GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由电信终端产业协会提出并归口。

本文件起草单位：联通在线信息科技有限公司、中国信息通信研究院、北京三星通信技术研究有限公司。

本文件主要起草人：常剑、姜昊、刘小丽、朱淑媛、曹珣、金潇、袁琦、王昱龙、刘萧萧、闫颖、闫彦、吴越。

基于多模态特征的智能人机交互技术要求

1 范围

本文件规定了基于多模态特征的智能人机交互技术要求，包括技术框架、输入层要求、基础能力层要求、智能处理层要求、应用层技术要求、运营管理层技术要求等。

本文件适用于基于多模态特征的智能人机交互技术的设计、研发和测试工作。

2 规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T 25069—2022 信息安全技术 术语

3 术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

文本聚类 text clustering

将文本数据分组，根据文本的相似性将它们划分为不同的簇或类别。

3.2

文本摘要 text summary

通过对原始文本的分析和理解，生成一个简短的、概括原始文本主要内容的摘要。

3.3

实体识别 entity recognition

从文本中提取有意义的实体信息的过程。

3.4

情绪识别 emotion recognition

通过分析各种来源的数据，如语音、面部表情、生理信号或文本等，来判断一个人当前的情绪状态。 3.5

语音识别 speech recognition

将人类的声音信号转化为文字或者指令的技术。

3.6

语音合成 speech synthesis

通过机械的、电子的方法合成人类语言的过程。

3.7

声纹识别 voiceprint recognition

通过识别个体的声音特征来进行身份验证或识别说话人的技术。

3.8

人机交互 human-computer interaction

用户通过多种交互方式，如文本、图像、语音、视频等方式与计算机(包括终端)进行交互。

4 缩略语

下列缩略语适用于本文件。

APP：应用程序(Application)

DPL：对话策略学习(Dialogue Policy Learning)

DST：对话状态追踪(Dialogue State Tracking)

FAQ：常见问题解答(Frequently Asked Questions)

GAN：生成对抗网络(Generative Adversarial Network)

NLP： 自然语言处理(Natural Language Processing)

OCR：光学字符识别(Optical Character Recognition)

PC： 个人计算机(Personal Computer)

SDK：软件开发工具(Software Development Kit)

VAE：变分自编码器(Variational AutoEncoder)

Web：全球广域网(World Wide Web)

5 概述

基于多模态特征的智能人机交互系统包括智能人机交互系统入口和智能人机交互系统服务器，基于多模态特征的智能人机交互系统网络拓扑图见图1。用户通过PC机Web端、手机APP/SDK、小程序、公众号、固话终端、手机终端等与智能人机交互系统连接，在智能人机交互系统入口输入文本、语音、视频、图像等信息，向智能人机交互系统发送信息，智能人机交互系统通过语音识别、图像处理、自然语言处理等多模态智能处理技术进行相应的处理和分析，将处理结果通过终端展示。

图1 基于多模态特征的智能人机交互系统网络拓扑图

6 技术框架

基于多模态特征的智能人机交互系统技术框架见图2。

图 2 基于多模态特征的智能人机交互系统技术框架

智能人机交互系统技术框架包括输入层、基础能力层、智能处理层、应用层和运营管理层等技术能力。输入层技术能力位于PC机Web端、手机APP/SDK、小程序、公众号、固话终端、手机终端等，基础能力层、智能处理层、应用层和运营管理层等技术能力位于智能人机交互系统服务器。

a) 输入层在智能人机交互系统入口通过 PC 机 Web 端、手机 APP/SDK、小程序、公众号、固话终端、手机终端等方式，输入多模态互动信息，包括文本、图像、语音、视频等，实现对用户交互意图的精准捕捉，提升交互过程的友好性、趣味性和用户体验。

b) 基础能力层提供文本、图像和语音等基本信息的基础处理能力，包括 NLP 能力、视觉能力、语音能力等，实现对用户输入内容的语义理解和语义分析基础特征的抽取。

c) 智能处理层是多模态信息进行处理和融合的核心部分，负责将不同模态的数据进行有效的整合和分析，包括多模态理解引擎、多模态对话引擎和多模态生成引擎等，通过智能处理层的技术支持智能人机交互系统实现多模态数据的理解、转换和生成，提供更加丰富和灵活的交互方式，提升用户体验。

d) 应用层依托智能处理层的多模态生成、对话和理解引擎能力，将不同模态的数据(如图像、语音、文本等)进行智能处理后，与用户进行准确、高效的交互，为用户提供个性化、智能化，实时性的人机交互应用。

e) 运营管理层通过数据管理、知识管理、日志管理、用户管理、运维监控等方面，提供智能人机交互系统的日常运营保障。

7 输入层技术要求

7.1 文本输入技术要求

文本输入技术要求包括:

a) 应保证输入文本准确无误，避免错别字、语法错误或歧义;

b) 宜尽量简洁地表达意图，避免过于复杂或冗长的句子;

c) 宜使用自然、日常的语言，避免使用专业术语或行话。

7.2 图像输入技术要求

图像输入技术要求包括:

a) 应具有较高的清晰度和质量，使得计算机准确识别和理解;

b) 应保证输入的图像内容展示关键信息，避免关键信息模糊或被遮挡;

c) 应支持读取包含但不限于 JPEG、GIF、PNG、TIFF、BMP 等常见格式的图像;

d) 图像分辨率应在 128X128px~4096X4096px 范围，宜支持已知最高分辨率。

7.3 语音输入技术要求

语音输入技术要求包括:

a) 宜清晰、语速适中，避免背景噪音和杂音的干扰;

b) 宜使用标准的语言表达，避免口音过重或特殊的发音方式;

c) 语音音量宜适中，且时长不宜过短或过长，确保系统完整接收。

7.4 视频输入技术要求

视频输入技术要求包括:

a) 应尽量稳定，避免晃动或模糊，保证视频质量;

b) 宜根据系统需要调整帧率和分辨率来保证视频的流畅性和清晰度。

8 基础能力层技术要求

8.1 概述

智能人机交互系统通过基础能力层构建多模态智能人机交互技术的基础组件，涵盖自然语言处理、视觉处理以及语音处理等技术，为多模态智能系统提供了关键的数据输入和处理底层能力，确保后续的智能处理层进行精准、实时的决策与推理。

8.2 NLP 能力技术要求

8.2.1 文本分类

文本分类技术要求包括:

a) 应接受不同长度和类型的文本，理解和捕捉文本中的语义信息并判断输出文本所属的类别和概率;

b) 应进行适当的预处理和标记化;

c) 应准确地将文本分为不同的类别，并能最小化分类误差;

d) 应具有高准确性、低误差率，且对于不平衡的类别分布保持良好的性能。

8.2.2 文本聚类

文本聚类技术要求包括:

a) 应适应多语言和多领域的文本输入，对输入的大量文本理解语义相似性，并根据要求将相似的文本聚集在一起，形成有意义的群组;

b) 应定义和选择好合适的文本相似度度量，用于定义文本之间的相似度或距离，常用度量方法包括余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等;

c) 应具备聚类结果评估手段，通过内部凝聚度和分离度等指标来评估聚类结果的有效性和质量;

d) 应具备高效性，应处理大规模文本数据。

8.2.3 实体识别

实体识别技术要求包括:

a) 应处理多种文本类型和语境，处理包含多种实体和上下文信息的文本，包括长文本和短文本;

b) 应识别文本中的实体，并将其分类为预定义的类别，最小化对实体的误识别;

c) 应识别多种类型的实体，如人名、地名、组织名、专有名词等，以及时间、数量等;

d) 应考虑实体在文本中的关系，提高对实体边界的准确判断;

e) 应适应不同领域和行业的术语，确保在特定领域中也能取得良好的效果;

f) 应该具有一定的泛化能力，提高对于特殊术语或新出现的实体的识别效果;

g) 应将识别到的实体与先前定义的实体数据库进行链接，提高识别的一致性和可用性;

h) 应保持较好的性能，确保在处理文本有错别字、拼写错误等情况时的效果。

8.2.4 情感分析

情感分析技术要求包括:

a) 应理解文本的情感语境，并考虑上下文关系以更全面地分析情感信息;

b) 应识别和区分复杂情感状态，如喜悦、愤怒、悲伤等以及区分和分析文本中的细微情感，包括但不限于积极、消极、中性，以及不同强度的情感和倾向;

c) 应识别情感随时间的变化，理解事件对情感的影响;

d) 应具有领域适应性，应在不同领域中识别和分析特定领域的情感表达;

e) 应处理多种语言的情感表达，具有多语言情感分析和情绪识别的能力;

f) 应支持不同应用场景，如社交媒体分析、产品评论、舆情监测等，根据具体应用场景定制输出结果的表达形式和指标。

8.2.5 文本摘要

文本摘要技术要求包括:

a) 应接受处理不同长度和类型的文本，包括长文本和短文本。并理解其主题和关键信息，生成简明、有信息的文本摘要，包括关键句子或短语;

b) 应具有对文本结构的深刻理解，应识别段落、句子和关键词等结构信息。在生成摘要时充分考虑文本的层次结构和重要性分布;

c) 应准确地提取文本中的关键信息，包括主旨、核心观点和关键事实;

d) 应生成准确、连贯的摘要，对于不同主题和文本长度具有稳定性;

e) 应具备生成可控制长度的摘要的能力，适应不同应用场景和用户需求;

f) 应保持信息的完整性和一致性和语法逻辑的一致性，避免生成矛盾或不连贯的信息;

g) 应在不同主题和领域中生成合适的摘要，具备一定总结归纳性，避免简单的复制和粘贴。

8.2.6 文本生成

文本生成技术要求包括:

a) 应接受主题或语境信息，并按照指定的主题或上下文语境有选择的生成相关的文本;

b) 应符合语法规范，具备良好的语法结构和表达能力;

c) 应具有一定的多样性，避免生成结果单一和重复;

d) 应在长文本生成时保持上下文的长期依赖关系，生成的文本在上下文中应具有逻辑一致性，避免产生矛盾或不连贯的内容;

e) 应在处理复杂语境时保持逻辑关系的正确性，确保生成的文本与周围语境一致;

f) 应应对对抗性攻击，确保在面对恶意输入时保持稳健性。

8.3 视觉能力技术要求

8.3.1 OCR

OCR技术要求包括:

a) 应准确地识别图像或扫描文档中的文字，包括不同字体、大小、颜色和背景的文字，并将其中文字自动转换为可编辑文本;

b) 应具备多语言支持性，需要识别和处理不同字母系统、字符集和书写方向;

c) 应对输入的图像进行去噪、增强、二值化等处理，更好地提取字符特征;

d) 应分割出图像中的字符，形成独立的字符，支持后续步骤进行字符识别;

e) 应提取字符的特征，如形状、轮廓、纹理等，以便与已知的字符模板进行比对;

f) 应实现自动化的文字识别和转换过程，减少人工干预和手动操作的需求，且能支持对识别结果进行校正和格式化，提高准确性和满足不同需求;

g) 应具备快速处理能力，确保在实时场景中能高效地完成任务。

8.3.2 图片分类

图片分类技术要求包括:

a) 应准确地将图片归类到相应的类别中，尽量减少误分类的情况;

b) 应在不同的光照、角度、尺度等情况下保持较好的性能;

c) 应具备处理大规模图片数据集的能力，支持算法压缩和优化，减少算法参数的大小和计算量;

d) 应具有良好的可扩展性。

8.3.3 物体检测

物体检测技术要求包括:

a) 应准确地检测出图像或视频中的物体，并确定它们的位置和边界;

b) 应快速地处理大量的图像或视频数据，满足实时性的要求;

c) 应适应不同的场景和光照条件，保证在各种环境下的稳定性和可靠性;

d) 应区分不同的物体，并避免误检测和漏检测;

e) 应具有良好的可扩展性。

8.3.4 人脸检测

人脸检测技术要求包括:

a) 应准确地检测出图像或视频中的人脸，并确定其位置和大小;

b) 应快速地处理大量的图像或视频数据，满足实时性的要求;

c) 应适应不同的光照、角度、表情和遮挡等情况，保证在各种场景下的稳定性和可靠性;

d) 应尽可能地减少误报，即避免将非人脸区域误识别为人脸;

e) 应具备活体检测功能，防止使用照片或视频等手段进行欺诈;

f) 应具有良好的可扩展性。

8.3.5 人脸识别

人脸识别技术要求包括:

a) 应准确地识别出图像或视频中的人脸，并与已有的人脸数据库进行比对;

b) 应快速地处理大量的人脸图像或视频数据，满足实时性的要求;

c) 应适应不同姿态、光照、表情、年龄、种族等条件下的人脸，保证在各种场景下的稳定性和可靠性。

8.4 语音能力技术要求

8.4.1 语音识别

语音识别技术要求包括:

a) 应实时处理语音输入，通过分析和识别，把语音信号转变为相应的文本或指令，输出识别结果;

b) 应在不同的环境和噪声条件下保持较高的识别准确率;

c) 应适应不同的口音、语速和说话方式;

d) 应保证用户的隐私和数据安全，防止语音数据被泄露或滥用;

e) 应进行扩展和升级，适应新的需求和应用场景。

8.4.2 语音合成

语音合成技术要求包括:

a) 应尽可能地接近人类语音的自然度，包括语调、韵律、语速等方面;

b) 应被听众理解，确保不产生歧义或难以理解的部分;

c) 应提高合成质量，包括音频的频率响应、信噪比等方面;

d) 应具有一定的灵活性，应根据不同的应用场景和需求进行调整;

e) 应具备实时性，快速地生成语音。

8.4.3 声纹识别

声纹识别技术要求包括:

a) 应实现高准确性的个体识别，确保对不同个体的声纹进行有效区分;

b) 应有效提取语音信号中的关键特征，包括声纹的频谱特征、声道特征等，捕捉个体独特声学信号;

c) 应具备对说话人包括发音、语调、音调等信息的提取声纹特征能力;

d) 应对语音信号的时变性进行建模;

e) 应具备降噪技术、环境建模等能力，具有一定的抗噪声性，能在嘈杂环境下准确识别声纹;

f) 应具备对抗攻击或检测能力，确保系统在面对仿冒或伪造声音时具有较好的鲁棒性。

9 智能处理层技术要求

9.1 概述

基于基础能力层的数据处理和分析能力，智能处理层利用多模态理解和融合技术，结合文本、图像和语音等不同模态的信息，通过基础能力层涉及的NLP、视觉、语音等基础能力，完成数据预处理，并通过多模态理解引擎、对话引擎和生成引擎等技术实现对多模态数据的理解和交互。

9.2 多模态理解引擎技术要求

9.2.1 多模态情感分析

多模态情感分析技术要求包括:

a) 应处理包含文本、图像、语音等多种输入模态的数据;

b) 应有效处理多种模态输入并实现情感分析任务，采用先进的识别算法，例如集成多模态特征的深度学习算法或跨模态注意力机制;

c) 应具有跨模态特征融合能力，能将不同模态的信息整合在一起进行情感分析;

d) 应考虑到跨模态数据之间的差异性，确保在不同模态下的情感分析结果具有一致性和准确性;使得系统对跨模态情感的理解更为准确和一致。

9.2.2 多模态意图识别

多模态意图识别技术要求包括:

a) 应接收不同模态的输入并输出对应的意图标签。涵盖各种用户意图类型和表达方式，包括文本、语音、图像等形式;

b) 应具备高准确性的意图识别能力，能准确理解用户的意图并正确地分类到相应的类别中，且训练数据应具有一定规模和多样性，确保具有良好的泛化能力和适应性;

c) 应设计有效的方法，将不同模态的特征融合在一起，实现跨模态的意图识别;

d) 应支持对多意图的多样性处理，考虑到意图可能因文本、语音、图像等模态表达方式的差异而变化，需要对意图的多样性进行处理和建模;

e) 应利用领域特定的知识和先验知识，来辅助意图识别;

f) 应考虑上下文信息，如对话历史、场景等，对意图识别提供更准确的判断。

9.2.3 多模态预训练

多模态预训练技术要求包括:

a) 应收集使用大规模的多模态数据用于预训练，数据应具有丰富的语义信息和多样性，更多的覆盖不同领域和语境的信息，确保数据的质量以提高预训练过程的性能和泛化能力;

b) 应考虑到不同模态数据的特点，设计多样化的自监督学习任务，如图像文本匹配、音频图像对齐等;

c) 应具备有效的跨模态表示学习方法，能在预训练阶段学习到丰富的跨模态特征;

d) 应确定合适的算法结构和参数设置，适应不同模态数据的特点预训练任务的要求;

e) 应选择适合多模态数据的预训练算法架构，应设计合适的预训练任务，如多模态对齐、多模态生成等，促进对多模态信息的理解;

f) 应对预训练过程的超参数进行调优，如学习率、训练轮数等，获得最佳的预训练效果。

9.2.4 多模态标签分类

多模态标签分类技术要求包括:

a) 应设计适用于多模态数据的输入结构，处理图像、文本、语音等不同形式的输入;

b) 应设计有效的跨模态特征提取方法，从不同模态的输入中提取具有代表性的特征;

c) 应确定有效的跨模态特征融合策略，将不同模态的特征整合到统一的分类器中，如串行、并行或注意力机制等;

d) 应设计适用于多模态标签分类任务的评估指标，评估在不同模态下的分类性能;

e) 应根据评估结果对算法进行调整和优化，提高分类性能;

f) 应确保分类任务的数据集的质量和标注准确性，提高性能和可靠性;

g) 应使用大量的标注数据进行训练，提高泛化能力。

9.2.5 多模态知识图谱

多模态知识图谱技术要求包括:

a) 应考虑到不同模态数据之间的关联性和差异性，选择合适的知识表示算法，设计有效的知识图谱构建方法，将不同模态的数据整合到统一的知识图谱中;

b) 应设计知识图谱的架构和模式，确定实体、关系和属性等，确保知识图谱的结构清晰、可扩展和易于维护;

c) 应基于知识图谱进行关系推理，发现隐藏的知识和关系;

d) 应确保跨模态关系的准确性和一致性，提高知识图谱的表示能力和推理效果;

e) 应实现处理跨模态查询的知识图谱检索算法，支持文本、图像等不同形式的查询，保障系统的检索效率和准确性;

f) 应设计知识图谱的动态更新机制，及时地将新的跨模态信息整合到知识图谱中，确保知识图谱的持续更新和维护;

g) 应提供友好的用户界面和交互方式，方便用户进行跨模态查询和信息获取。

9.2.6 多模态实体识别

多模态实体识别技术要求包括:

a) 应设计适用于多模态数据的实体识别输入结构，处理不同模态的输入;

b) 应设计有效的跨模态特征提取方法，从不同模态的输入中提取实体相关的特征;

c) 应确保提取的特征能准确地反映实体信息，并能应对不同模态数据的变化和噪声;

d) 应实现跨模态实体链接系统，将同一实体在不同模态下的表达进行链接和对齐，提高系统的链接准确性和鲁棒性;

e) 应确保处理不同模态数据之间的语义关系和一致性，实现跨模态实体的准确识别和链接;

f) 应提高跨模态实体识别系统的鲁棒性和泛化性，使其处理不同领域和语境下的实体识别任务。

9.3 多模态对话引擎技术要求

9.3.1 多模态知识表示

多模态知识表示技术要求包括:

a) 应支持多模态数据存储，有效地存储和管理多模态数据，包括文本、图像、语音等多种形式。内容组织形式通常为知识图谱、FAQ 问答库、规则库等形式;

b) 应从多种来源(文本、图像、视频等)中构建和管理知识，用于对话中的知识查询和推理;

c) 应具备数据整合和融合能力，整合来自不同来源和不同模态的数据，例如文本、图像、语音等，并将其统一表示;

d) 应提供知识查询接口，支持多模态数据的查询和检索;

e) 应具备知识推理能力，基于规则和关系进行推理和逻辑推断，回答用户的复杂问题;

f) 应具备知识更新和维护能力，支持知识的动态更新和维护，及时响应新知识的加入和旧知识的更新;

g) 应支持跨模态关联，能建立跨模态数据之间的关联和连接，使得系统在多模态数据之间进行跨模态的信息检索和推理;

h) 应具备知识库权限管理和安全性保障机制，确保知识的安全和隐私;

i) 应在保证知识表示准确性的前提下，进行性能优化，提高知识处理的效率;

j) 应提供直观的可视化工具，帮助用户更好地理解和利用多模态知识。

9.3.2 多模态对话管理

多模态对话管理技术要求包括:

a) 应包括对话状态追踪(DST)和对话策略学习(DPL);

b) 应支持对话状态跟踪，实时跟踪对话状态，包括用户目标、已提供信息和待解决问题等，以进行后续对话策略的决策;

c) 应支持对话策略学习，学习和优化对话策略并对对话流转策略进行评估和决策控制，判断对话下一状态输出，选择合适的回复或行动，保持交互的合理性和连贯性;

d) 应具备高效的计算能力，支持实时的对话处理。确保用户体验流畅和即时响应;

e) 应具备个性化和自适应能力，可根据用户的偏好和历史对话，调整对话策略和响应方式;

f) 应具备错误处理和纠偏能力，有效处理用户的错误输入或误解，进行纠正并继续对话，提供良好的用户体验。

9.3.3 多模态对话输出

多模态对话输出技术要求包括:

a) 应支持任务型问答、FAQ 问答、图谱问答、表格问答和闲聊多种问答输出形式;

b) 应在实时性要求较高的场景下快速给出准确的答案;

c) 应具备语义理解、语义匹配、答案抽取能力。支持对图数据库的有效查询，支持关系推理。

d) 应支持多模态的输出方式包括：如图像、文本、语音、视频、动作等;

e) 应保障输出的连贯性和合理性，具备实时输出能力，支持对话的流畅进行和即时响应;

f) 应提供多模态交互界面，通过可视化展示多模态输出内容，如文本聊天界面、语音播放界面、图像展示界面等;

g) 应提供反馈和调整机制，接收用户反馈并进行相应调整，不断优化生成的输出内容和效果;

h) 应建立评估机制，对输出的可理解性进行评估，不断优化输出质量。

9.4 多模态生成引擎技术要求

9.4.1 视频合成

视频合成技术要求包括:

a) 应具备图像合成技术，将多个图像或视频片段合成为连贯的视频;

b) 应具备动作捕捉和跟踪技术，实现对视频中人物或对象的动作进行捕捉和跟踪，保证合成视频的真实性和流畅性;

c) 应具备特效和合成技术，能应用各种特效技术，如绿屏抠像、特效添加、动画效果等，增强合成视频的视觉效果;

d) 应保持合成视频的真实性和逼真度，尽可能地减少人工合成痕迹，使得生成的视频更加自然和真实;

e) 应生成包含动态内容的视频，呈现更加生动的对话结果;

f) 应保证输出视频的质量，如分辨率、帧率、码率等，满足用户需求;

g) 应具有较高的计算机性能和大容量的存储空间，支持视频合成过程中的大量计算和数据存储。

9.4.2 智能作画

智能作画技术要求包括:

a) 应具备图像生成的能力，生成与对话内容相关的图像或图形;

b) 应具备利用生成式算法(如 GAN、VAE)进行智能作画能力，能生成符合特定风格或主题的绘画作品;

c) 应具备风格转换技术，将输入的图像或视频转换成特定风格的艺术作品;

d) 应支持多种艺术风格理解，分析不同艺术风格的特点和特征，在智能作画过程中根据用户需求选择合适的艺术风格;

e) 应生成具备高质量和逼真度的作品，满足用户的审美需求;

f) 应具备一定的多样性，生成不同风格和风格的作品，满足用户的多样化需求;

g) 应保证用户隐私，在处理用户上传的图像时，智能作画系统应严格遵守隐私保护原则，确保用户数据的安全性和保密性。

9.4.3 数字人动作生成

数字人动作生成技术要求包括:

a) 应具备人体姿态估计技术，识别和跟踪人体的关键关节点，生成逼真的数字人动作。姿态估计算法需要具备一定的实时性，在短时间内对动态场景进行姿态估计;

b) 应根据输入的动作描述或关键帧自动生成连贯的数字人动作，模拟人体的自然运动和姿态变化;

c) 应具备运动融合技术，将不同运动片段融合在一起，形成流畅且连贯的动作序列;

d) 应具备过渡动作生成能力，在不同动作之间生成自然的过渡动作，保持动作序列的连贯性。

e) 应生成多样化的动作，满足不同场景和需求的需求;

f) 应根据不同角色或个体的特点，生成符合其个性和特征的动作效果;

g) 应模拟人体在特定环境中的运动效果，模拟人体与周围环境的交互，包括与物体的碰撞、抓取、推拉等动作;

h) 应利用大量的动作数据进行训练，使数字人能学习和模仿各种动作风格;

i) 针对不同平台和硬件环境，应对数字人动作生成技术进行优化，确保其在各种条件下的流畅运行。

9.4.4 智能配乐

智能配乐技术要求包括:

a) 应建立一个丰富的音乐库，同时要确保合法的版权使用，避免侵权问题;

b) 应具备音乐生成能力，根据场景或情感生成适合的音乐片段;

c) 应利用情感分析技术，根据视频内容或用户情感自动选择合适的音乐配乐;

d) 应够识别不同音乐风格的特点和特征，根据用户需求选择合适的音乐风格;

e) 应将一种音乐风格转换成另一种，满足不同场景和用户的需求;

f) 应具备一定的多样性，满足不同场景和用户的需求;

g) 应具备创意性生成音乐的能力，生成富有创意和想象力的音乐作品;

h) 应具备实时生成或调整音乐的能力，适应不同长度和情节的内容;

i) 应基于用户的偏好和历史数据，提供个性化的音乐推荐。

10 应用层技术要求

应用层术要求包括:

a) 应支持 PC 机 Web 端、手机APP/SDK、小程序、公众号、固话终端、手机终端等多种接入渠道，保证用户可以获取及时有效的服务;

b) 应支持多种交互方式，如语音、手势等多模态交互方式;

c) 应提供直观的操作界面，方便用户与应用进行交互;

d) 应支持对话管理，有效地管理对话流程，引导用户完成智能人机交互任务;

e) 应快速响应用户的输入，提供即时的反馈;

f) 应根据用户的偏好和历史记录提供个性化的交互体验;

g) 应保证用户的隐私和数据安全，防止数据被泄露或滥用。

11 运营管理层要求

11.1 数据管理技术要求

数据管理技术要求包括:

a) 应有效地采集、存储和管理多种模态的数据，确保数据的完整性、准确性和可用性;

b) 应对多模态数据进行标注和分类，增进对数据内容的理解与分析深度;

c) 应将不同模态的数据进行融合和集成，从而更有效地利用数据的多样性和互补性;

d) 应对多模态数据进行清洗和预处理，例如去噪、去重、缺失值填充等;

e) 应运用数据分析和挖掘技术，从多模态数据中提取有价值的信息和知识;

f) 应确保多模态数据的安全和隐私保护，防止数据泄露和滥用;

g) 应将多模态数据以直观的方式展示出来，并生成相关的报告和分析结果;

h) 应确保数据管理系统能适应不断增长的数据量和数据类型。

11.2 知识管理技术要求

知识管理技术要求包括:

a) 应具备大规模知识库、问答库等相关语料库的管理能力，提供知识库的增、删、改、查等能力;

b) 应收集各种模态的数据，并将它们整合到一个统一的知识库中;

c) 应选择合适的知识表示方法，如本体、知识图谱等，对知识进行建模和组织;

d) 应从数据中提取有价值的知识，并进行挖掘和分析;

e) 应及时更新和维护知识库中的知识，确保其准确性和时效性;

f) 应通过有效的知识共享机制，将知识传播给其他相关人员或系统;

g) 应确保知识管理过程中的数据隐私和安全，防止数据泄露和滥用。

11.3 日志管理技术要求

日志管理技术要求包括:

a) 应提供日志的查询、删除、过滤、归档等功能，系统可记录的日志数据包括业务日志、系统日志、操作日志、安全日志;

b) 应支持日志手工备份或定期自动备份、日志容量达到门限自动启动备份或产生相应告警提醒操作人员进行手动备份;

c) 应支持日志记录占用空间达到设定的日志容量门限时上报告警功能;

d) 应尽可能采用标准化的格式进行记录，支持第三方审计系统的要求;

e) 应支持系统管理员能对系统日志中的记录进行浏览与查询;

f) 日志保存应可配置有效性记录时间。

11.4 用户管理技术要求

用户管理技术要求包括:

a) 应提供用户的注册、注销、用户信息修改、密码修改、密码重置、用户状态设置、用户信息查询等操作。其用户范围主要是使用系统的管理维护人员;

b) 应支持按不同的用户属性分组，不同用户组的用户拥有不同的操作权限，同时支持创建、修改、查询和删除用户组;

c) 应支持角色创建、修改、查询和删除，并支持为用户赋予、取消角色;

d) 应支持权限创建、修改、查询和删除，并支持权限分级。

11.5 运维监控

11.5.1 资源监控

资源监控技术要求包括:

a) 应监控资源池中 PC 服务器的运行状况和健康状况，并可对异常状况进行告警;

b) 应监控资源池中虚拟机的 CPU、内存、存储、网络实际使用情况，并可对异常状况进行报警;

c) 应监控资源池中存储设备的使用情况;

d) 应监控资源池中网络设备的流量信息、故障信息、告警信息，并可对异常状况进行告警;

e) 应设置监控数据的保存时长，超过保存时长的数据被自动清理;

f) 资源池系统管理员具有查看整个资源池中的资源监控信息的权限，普通管理员具有部分权限。

11.5.2 告警管理

告警管理技术要求包括:

a) 应支持对告警类型、告警级别和发生时间、告警确认、告警确认时间等参数的管理，并支持告警参数删除和修改等操作;

b) 应具备实时监控系统的负荷和故障情况的能力，保证系统的稳定运行;

c) 应根据关注的角度不同来设定不同的过滤条件，过滤出需要发送的告警数据，如告警代码、状态等;

d) 应支持 E-Mail、短信等多种告警通知方法，管理人员可对通知条件和告警的内容进行灵活定制;

e) 当产生告警的条件已经不存在，应通过管理人员确认告警已经消除，或系统通过自动方式清除相关告警。