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龍圖騰網(wǎng)獲悉南昌交通學(xué)院申請(qǐng)的專利一種基于深度學(xué)習(xí)的人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120279921B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510740753.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L17/22；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)及方法是由徐亦丹;龔文輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于深度學(xué)習(xí)的人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)及方法，涉及人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明通過(guò)多模態(tài)信號(hào)協(xié)同與動(dòng)態(tài)決策機(jī)制，顯著提升工業(yè)多人協(xié)同場(chǎng)景下的指令識(shí)別魯棒性，采用元學(xué)習(xí)適配層以極低樣本量實(shí)現(xiàn)設(shè)備專屬聲紋映射，突破傳統(tǒng)聲紋模型依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)的限制；設(shè)置動(dòng)態(tài)閾值結(jié)合噪聲頻譜分析與設(shè)備狀態(tài)，抑制突發(fā)干擾導(dǎo)致的誤判；采用的有限指令語(yǔ)法樹(shù)與傳感器驅(qū)動(dòng)的優(yōu)先級(jí)調(diào)整，使得緊急指令優(yōu)先執(zhí)行，降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)的人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)的人機(jī)交互語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括， 多模態(tài)采集模塊，用于實(shí)時(shí)獲取語(yǔ)音信號(hào)及關(guān)聯(lián)的紅外人體檢測(cè)信號(hào)； 聲紋處理模塊，基于預(yù)訓(xùn)練的通用聲紋識(shí)別模型和可動(dòng)態(tài)加載的設(shè)備專屬適配層，生成說(shuō)話人身份向量； 動(dòng)態(tài)決策模塊，根據(jù)所述語(yǔ)音信號(hào)的實(shí)時(shí)聲紋置信度、紅外人體檢測(cè)信號(hào)的空間一致性，以及預(yù)定義的設(shè)備操作權(quán)限列表，生成指令歸屬判定結(jié)果； 執(zhí)行模塊，響應(yīng)所述判定結(jié)果并輸出控制指令至目標(biāo)設(shè)備； 所述聲紋處理模塊包括： 預(yù)訓(xùn)練聲紋編碼器，用于從語(yǔ)音信號(hào)中提取通用聲紋特征； 所述設(shè)備專屬適配層，通過(guò)元學(xué)習(xí)框架生成，用于將通用聲紋特征映射至設(shè)備操作者特征空間； 所述紅外人體檢測(cè)信號(hào)的空間一致性，指聲源定位坐標(biāo)與紅外人體位置坐標(biāo)的偏差匹配度； 所述元學(xué)習(xí)框架采用模型無(wú)關(guān)元學(xué)習(xí)MAML算法，通過(guò)設(shè)備歷史注冊(cè)語(yǔ)音生成適配參數(shù)； 所述設(shè)備專屬適配層中，在新設(shè)備操作者注冊(cè)階段，從至多5條注冊(cè)語(yǔ)音中提取通用聲紋特征，構(gòu)成支持集，并以此初始化元學(xué)習(xí)框架參數(shù)，后續(xù)通過(guò)一次帶動(dòng)量的梯度更新生成設(shè)備專屬適配參數(shù)，具體流程包括： 構(gòu)建支持集： ， 其中，S表示支持集，表示第條注冊(cè)語(yǔ)音提取的通用聲紋特征向量，表示第條注冊(cè)語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的身份標(biāo)簽，表示樣本索引，表示支持集樣本總數(shù)； 定義支持集平均分類損失為： ， 其中，表示支持集上的平均分類損失，表示元模型初始化參數(shù)，表示分類損失函數(shù)，表示以為參數(shù)的聲紋適配映射函數(shù)，表示第條語(yǔ)音的通用聲紋特征向量，表示第條語(yǔ)音對(duì)應(yīng)的身份標(biāo)簽； 定義交叉熵?fù)p失為： ， 其中，表示模型預(yù)測(cè)概率向量，表示標(biāo)簽獨(dú)熱編碼向量，表示類別索引，表示類別總數(shù)，表示第維標(biāo)簽值，表示第維預(yù)測(cè)概率； 一階梯度更新生成適配參數(shù)： ， 其中，表示更新后的設(shè)備專屬適配層參數(shù)，表示學(xué)習(xí)率，表示對(duì)求梯度； 引入動(dòng)量系數(shù)進(jìn)行二次更新，更新公式為： ， 其中，表示動(dòng)量梯度累積，表示動(dòng)量系數(shù)，表示學(xué)習(xí)率。

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