小舟科技有限公司周家俊獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉小舟科技有限公司申請的專利基于腦機AI耳機的腦電-語音混合交互方法、裝置及設備獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120086743B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510556249.9,技術領域涉及:G06F18/2431;該發明授權基于腦機AI耳機的腦電-語音混合交互方法、裝置及設備是由周家俊;李寶寶;徐洪凱設計研發完成,并于2025-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于腦機AI耳機的腦電-語音混合交互方法、裝置及設備在說明書摘要公布了:本申請涉及腦機接口技術領域,公開一種基于腦機AI耳機的腦電?語音混合交互方法、裝置及設備。方法包括:采集AI耳機的雙模態信號,將雙模態信號進行數據分類與處理,輸出時序信息提純后輸出純凈波形;對純凈波形實施雙路分析并劃分特征維度,輸出特征標識進行時序分析以識別關鍵時序特征集合,建立對齊特征映射結構組合模態后生成關聯模式執行路徑分析并標注組合節點輸出表示結構;將表示結構進行層級融合并提取融合區域,根據融合區域輸出融合要素;對融合要素進行缺失補充并定位缺失部分,進行數據重構輸出完整內容進行意圖解析以獲取關鍵要素,轉化為交互信息并輸出交互意圖,用于生成交互命令,完成基于腦機AI耳機的腦電?語音混合交互。
本發明授權基于腦機AI耳機的腦電-語音混合交互方法、裝置及設備在權利要求書中公布了:1.一種基于腦機AI耳機的腦電-語音混合交互方法,其特征在于,包括: 采集AI耳機的雙模態信號,將所述雙模態信號進行數據分類與處理,輸出時序信息,包括:通過高精度傳感器陣列同步采集腦電信號和語音信號,以構成所述雙模態信號;建立基于GPS授時模塊的時間基準點,采用FPGA時鐘同步電路實現雙模態信號的時間對齊;對所述語音信號進行分段處理,采用自適應閾值機制劃分語音活動區域與非語音區域;通過滑動窗口法預處理腦電信號,結合Hjorth參數進行特征表征;將所述雙模態信號分類為純語音段、純腦電段、雙模態活動段及背景噪聲段,用于構建包含時間戳和信號質量指標的所述時序信息;對所述時序信息進行降噪與信號分離處理,將分離處理對應的處理結果優化提純后輸出純凈波形,包括:對所述腦電信號采用自適應濾波器消除工頻干擾,結合獨立成分分析進行肌電偽跡分離;對所述語音信號實施盲源分離算法消除環境噪聲,通過形態學濾波抑制突發性干擾;采用改進的小波閾值法對所述腦電信號去噪,并保留特征波形細節;對所述語音信號進行譜減法降噪處理,結合維納濾波器增強語音特征;通過信號質量指標動態調整所述時序信息的降噪參數,輸出信噪比提升后的所述純凈波形; 對所述純凈波形實施雙路分析并劃分特征維度,通過構建的映射鏈完成模態轉換,輸出特征標識,包括:對所述腦電信號進行小波包分解獲取時頻特征,結合經驗模態分解提取固有模態分量;對所述語音信號提取梅爾頻率倒譜系數和聲學特征參數;通過Fisher判別準則評估特征維度區分度,建立分層特征選擇策略;根據所述時頻特征、固有模態分量、梅爾頻率倒譜系數、聲學特征參數和分層特征選擇策略輸出所述特征標識;對所述特征標識進行時序分析以識別關鍵時序特征集合,建立對齊特征映射結構組合模態后生成關聯模式; 對所述關聯模式執行路徑分析并標注組合節點,通過轉換鏈重構特征后輸出表示結構;將所述表示結構進行層級融合并提取融合區域,根據所述融合區域輸出融合要素;對所述融合要素進行缺失補充并定位缺失部分,對所述缺失部分進行數據重構輸出完整內容,包括:建立特征完整性評估模型,用于獲取所述融合要素對應的要素缺失部分;要素缺失部分對應的三類缺失包括認知特征異常、行為特征中斷和基礎特征偏離,針對認知特征異常,采用變分自編碼器進行重構,對于行為特征中斷,根據中斷位置的前后完整序列,使用雙向門控循環單元網絡預測缺失片段,針對基礎特征偏離,選取質量評估得分0.8的相鄰特征作為參考,通過特征重構確保其與整體特征分布的一致性;通過多層特征的聯合重構,形成了完整的特征補充數據集;根據時空插值算法恢復所述要素缺失部分的時序連續性;對所述要素缺失部分進行特征分布對齊處理,確保重構數據一致性,輸出包含完整時序特征和語義關聯的所述完整內容; 對所述完整內容進行意圖解析以獲取關鍵要素,將所述關鍵要素轉化為交互信息并輸出交互意圖;對所述交互意圖進行信息整合以獲取轉換規則,根據所述轉換規則生成交互命令,完成基于腦機AI耳機的腦電-語音混合交互。
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