老年陪伴机器人语音模块：基于SenseVoiceSmall的情感响应

随着老龄化社会的加速到来，如何提升老年人的生活质量成为社会关注的重点。在众多智能化解决方案中，老年陪伴机器人正逐渐从概念走向现实。而其中最关键的一环——语音交互系统，不再只是“听懂话”，更要“读懂心”。

本文将聚焦于一个极具温度的技术应用：如何利用SenseVoiceSmall 多语言语音理解模型（富文本/情感识别版），为老年陪伴机器人打造具备情感感知能力的语音模块。通过这项技术，机器人不仅能听清老人说了什么，还能判断他们的情绪状态，从而做出更贴心、更有温度的回应。

1. 为什么传统语音识别不够用？

我们熟悉的语音识别（ASR），比如手机上的语音输入法，核心任务是“把声音转成文字”。这在日常使用中已经很成熟，但对老年人而言，远远不够。

老年人说话常常语速慢、发音模糊、重复多，甚至夹杂情绪化的语气词。如果机器人只做字面理解，很容易出现以下问题：

听不懂“哎呀我这记性真差”背后的自嘲与失落
忽略“没事，我挺好的”这句话里隐藏的孤独感
把“你们都忙吧”当成普通陈述，而不是渴望陪伴的信号

这就需要一种更高级的能力——富文本语音理解（Rich Transcription），它不仅要转写内容，还要捕捉声音中的情感和环境信息。

2. SenseVoiceSmall：让机器“听出情绪”的关键技术

SenseVoiceSmall 是由阿里巴巴达摩院开源的一款轻量级语音理解模型，特别适合部署在边缘设备或服务端进行实时推理。它最大的亮点在于：

2.1 多语言支持，覆盖主流语种

对于中国家庭来说，普通话是基础，但很多老人习惯说粤语或方言。SenseVoiceSmall 原生支持：

中文普通话（zh）
粤语（yue）
英语（en）
日语（ja）
韩语（ko）

并且支持自动语种识别（auto），无需用户手动切换，极大提升了使用体验。

2.2 情感识别：感知开心、愤怒、悲伤等情绪

这是本项目最核心的功能。模型能识别音频片段中的情感标签，例如：

<|HAPPY|>：表达喜悦、轻松的情绪
<|ANGRY|>：带有不满、急躁的语气
<|SAD|>：低落、沮丧的语调
<|NEUTRAL|>：平静、无明显情绪

这些标签不是简单的分类结果，而是嵌入在转录文本中的富格式标记，可以直接用于后续逻辑判断。

2.3 声音事件检测：听见笑声、掌声、背景音乐

除了人声，环境音也传递着重要信息。SenseVoiceSmall 还能检测：

<|LAUGHTER|>：识别笑声，判断是否处于愉快交流中
<|APPLAUSE|>：可用于互动游戏场景
<|BGM|>：检测背景音乐，避免误识别
<|CRY|>：发现哭泣声，触发紧急关怀机制

这些能力组合起来，使得机器人不仅能“听”，还能“察言观色”。

3. 快速部署：一键启动 WebUI 服务

该镜像已集成 Gradio 可视化界面，无需编写前端代码即可快速验证效果。

3.1 启动服务脚本

# 安装必要依赖 pip install av gradio

创建app_sensevoice.py文件：

import gradio as gr from funasr import AutoModel from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess # 初始化模型 model = AutoModel( model="iic/SenseVoiceSmall", trust_remote_code=True, device="cuda:0", # 使用GPU加速 vad_model="fsmn-vad" ) def sensevoice_process(audio_path, language): if audio_path is None: return "请上传音频文件" res = model.generate( input=audio_path, language=language, use_itn=True, batch_size_s=60 ) if len(res) > 0: raw_text = res[0]["text"] clean_text = rich_transcription_postprocess(raw_text) return clean_text else: return "识别失败" # 构建界面 with gr.Blocks(title="老年陪伴语音分析") as demo: gr.Markdown("# 🎙️ 老年陪伴机器人语音情感分析平台") gr.Markdown("上传一段老人说话的录音，查看系统如何理解其语言与情绪。") with gr.Row(): with gr.Column(): audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="上传音频") lang_dropdown = gr.Dropdown( choices=["auto", "zh", "yue", "en"], value="auto", label="语言选择" ) submit_btn = gr.Button("开始分析", variant="primary") with gr.Column(): text_output = gr.Textbox(label="富文本识别结果", lines=15) submit_btn.click( fn=sensevoice_process, inputs=[audio_input, lang_dropdown], outputs=text_output ) demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006)

3.2 本地访问方式

由于云服务器通常不开放公网端口，需通过 SSH 隧道转发：

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p [实际端口] root@[服务器IP]

连接成功后，在本地浏览器打开：
👉 http://127.0.0.1:6006

你将看到一个简洁的网页界面，可直接上传音频并查看带情感标签的识别结果。

4. 实际案例演示：从语音到情感响应

让我们模拟几个典型场景，看看机器人如何“读懂”老人的心。

4.1 场景一：表面平静下的孤独

原始语音内容：
“孩子们都忙，我不打扰他们……我自己也能照顾好自己。”

识别结果：
<|SAD|>孩子们都忙，我不打扰他们……我自己也能照顾好自己。

机器人响应策略：
虽然话语看似豁达，但情感标签为“SAD”，说明老人内心可能感到孤单。此时不应简单回应“嗯嗯”，而应主动关怀：

“您一个人在家确实不容易，要不要我陪您聊会天？或者给您放段喜欢的戏曲听听？”

4.2 场景二：突发不适的求救信号

原始语音内容：
“哎哟……胸口有点闷……”

识别结果：
<|ANGRY|>哎哟……<|CRY|>胸口有点闷……

注意：这里的“ANGRY”可能是因身体不适导致的语气紧张，“CRY”则提示有痛苦呻吟。

机器人响应策略：
立即提高警觉等级，启动应急流程：

“您现在感觉不舒服吗？我已经记录下这个情况，并准备联系您的家人。请您先坐下休息，保持呼吸平稳。”

同时可联动智能家居，打开照明、调节室温，并发送通知给预设联系人。

4.3 场景三：回忆往事时的温情流露

原始语音内容：
“那会儿我们在厂里跳舞，可热闹了……”

识别结果：
<|HAPPY|>那会儿我们在厂里跳舞，可热闹了……<|LAUGHTER|>

机器人响应策略：
捕捉到快乐情绪和笑声，适合顺势引导深入交流：

“听起来那段时光特别美好！您能多讲讲那时候的故事吗？我也想听听。”

这种共情式对话能有效增强老人的心理满足感。

5. 工程优化建议：更适合老年场景的配置

为了让系统更好地服务于老年人群，我们可以在原有基础上做一些定制化调整。

5.1 降低语音激活阈值

老年人说话音量普遍较小，建议调整 VAD（语音活动检测）参数：

vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000, "trig_thresh": 0.2}

适当降低trig_thresh触发阈值，确保轻声细语也能被捕捉。

5.2 自定义情感映射规则

原始输出的情感标签较为技术化，可在后处理中转换为更易理解的形式：

EMOTION_MAP = { "HAPPY": "心情愉快", "SAD": "情绪低落", "ANGRY": "语气急躁", "NEUTRAL": "语气平和" } def map_emotion(label): return EMOTION_MAP.get(label, "未知情绪")

便于上层应用做决策判断。

5.3 添加上下文记忆机制

单次语音的情感判断可能存在误差，建议引入短期记忆：

若连续3次检测到“SAD”或“CRY”，则判定为持续负面情绪
若检测到“LAUGHTER”+“HAPPY”，可视为积极互动高峰，推荐延续当前话题

这样能让机器人的情绪判断更加稳定可靠。

6. 总结：让科技更有温度

老年陪伴机器人的价值，不在于它有多“聪明”，而在于它能否真正理解老人的需求与情感。通过集成SenseVoiceSmall这类具备情感识别能力的语音模型，我们迈出了关键一步——让机器从“工具”变为“伙伴”。

本文展示了如何利用开源模型快速搭建具备情感感知能力的语音模块，并结合真实场景设计响应逻辑。未来，还可以进一步融合面部表情识别、行为分析等多模态技术，构建更全面的“情感计算”系统。

技术的意义，在于服务人性。当一位独居老人说出“今天天气不错”时，希望我们的机器人不仅能回答“是的，气温22度”，更能察觉那句未说出口的“有人陪我出去走走就好了”。

这才是智能陪伴的真正起点。

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