本發明涉及人工智能技術領域，公開了一種基于面試機器人的面試方法，通過根據被面試者來選擇對應的面試試題以及面試試題要求的表情姿態來生成面試唇形視頻幀和面試人臉表情視頻幀，根據所述面試唇形視頻幀和面試人臉表情視頻幀生成人臉視頻幀，結合預設的虛擬面試機器人雛形，生成用于面試所述被面試者的畫面視頻。本發明還提供了一種基于面試機器人的面試裝置、設備及計算機可讀存儲介質，通過該面試機器人進行面試，可以完全虛擬出面試官的面試表情，使得備面試得到更好的面試體驗，從而提高面試的效果。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種基于面試機器人的面試方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

隨著智能家居技術的不斷發展，尤其是人臉檢測機器人方向上的發展，在各種應用場景都涉及，目前百度、阿里、騰訊等各大廠商以及高校在人臉檢測領域都有較大的突破，人臉檢測也均做到很高的精度；而視頻生成目前是一項非常前沿的技術，在很多公司為了減少人供資源的使用，開始逐步使用智能面試系統對被面試者進行面試做初步的篩選，但是在現有技術中，主要是通過設置一個機器人，在機器人的顯示屏上推送一些面試資料，或者同時顯示機器人的頭像的方式來實現面試和對面試者的錄像，而并沒有實現對對機器人本身的虛擬真人化。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種基于面試機器人的面試方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，旨在解決現有的面試機器人對于面試官的映射不夠真實化，導致面試效果不佳的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于面試機器人的面試方法，應用于機器人面試系統，所述基于面試機器人的面試方法包括以下步驟：

在接收到被面試者的面試指令后，獲取所述被面試者的身份認證信息進行身份的認證，其中，所述身份認證信息包括人臉識別特征和指紋信息中的至少一種；

若身份認證通過，則獲取所述被面試者所要面試的崗位信息；

根據所述崗位信息，從所述機器人面試系統中預設的面試數據庫中，調取對應的面試試題，其中，所述面試試題包括文本面試問題和陳述所述文本面試問題時面試官的表情姿態信息，以及還包括文本面試問題和表情姿態信息之間的對應關系；

將所述文本面試問題輸入至所述機器人面試系統中預設的唇形轉換模型中，生成面試唇形視頻幀，其中所述面試唇形視頻幀中每個視頻幀的排序與音頻同步的時間序列一致；

將所述表情姿態信息輸入至所述機器人面試系統中預設的表情生成模型中，生成面試人臉表情視頻幀，其中所述面試人臉表情視頻幀中每個視頻幀的排序與音頻同步的時間序列一致；

根據所述面試唇形視頻幀和面試人臉表情視頻幀生成人臉視頻幀，結合預設的虛擬面試機器人雛形，生成用于面試所述被面試者的畫面視頻。

可選地，所述將所述文本面試問題輸入至所述機器人面試系統中預設的唇形轉換模型中，生成面試唇形視頻幀的步驟包括：

采用文字分割技術對所述文本面試問題進行分割，形成一個關鍵詞集合；

根據預先訓練好的關鍵詞的發音與唇形特征的對應關系，從預設的唇形特征庫中查詢出所述關鍵詞集合中每個關鍵詞的發音的唇形特征，得到唇形特征視頻幀；

根據所述文本面試問題的關鍵詞排序，將所述唇形特征視頻幀進行排列組合，得到所述面試唇形視頻幀。

可選地，所述將所述文本面試問題輸入至所述機器人面試系統中預設的唇形轉換模型中，生成面試唇形視頻幀的步驟，還包括：

對所述關鍵詞集合中的每個關鍵詞進行近音的拓展分析，并對拓展分析得到的拓展關鍵詞進行語義分析，確定所述拓展關鍵詞的屬性信息；

根據所述屬性信息和詞語發音原理，確定所述拓展關鍵詞的唇形特征；