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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市貝鉑智能科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利AI耳機(jī)的多模態(tài)語(yǔ)音交互方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN119694314B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510200281.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/22；該發(fā)明授權(quán)AI耳機(jī)的多模態(tài)語(yǔ)音交互方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)是由車(chē)建波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本AI耳機(jī)的多模態(tài)語(yǔ)音交互方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種AI耳機(jī)的多模態(tài)語(yǔ)音交互方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：采集用戶(hù)的語(yǔ)音信號(hào)，基于隱馬爾可夫模型，結(jié)合語(yǔ)音信號(hào)的概率分布特性識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)中的起始與終止點(diǎn)，并截取出可用的語(yǔ)音段；對(duì)所述語(yǔ)音段進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到對(duì)應(yīng)的文本信息；基于AI耳機(jī)內(nèi)置的運(yùn)動(dòng)傳感器，采集用戶(hù)頭部的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；將所述文本信息與所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)輸入融合模型，融合得到交互意圖特征；對(duì)交互意圖特征進(jìn)行解析，得到所述用戶(hù)的交互意圖；基于所述交互意圖，驅(qū)動(dòng)AI耳機(jī)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的功能。在本發(fā)明中，可以精準(zhǔn)識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)中的起始與終止點(diǎn)；同時(shí)，克服了單模態(tài)交互方式無(wú)法精準(zhǔn)解析用戶(hù)需求的缺陷。

本發(fā)明授權(quán)AI耳機(jī)的多模態(tài)語(yǔ)音交互方法、電子設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種AI耳機(jī)的多模態(tài)語(yǔ)音交互方法，其特征在于，包括以下步驟：采集用戶(hù)的語(yǔ)音信號(hào)，基于隱馬爾可夫模型，結(jié)合語(yǔ)音信號(hào)的概率分布特性識(shí)別語(yǔ)音信號(hào)中的起始與終止點(diǎn)，并截取出可用的語(yǔ)音段；對(duì)所述語(yǔ)音段進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別，得到對(duì)應(yīng)的文本信息；基于AI耳機(jī)內(nèi)置的運(yùn)動(dòng)傳感器，采集用戶(hù)頭部的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；將所述文本信息與所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)輸入融合模型，融合得到交互意圖特征；所述融合模型基于多模態(tài)注意力融合策略，根據(jù)用戶(hù)當(dāng)前交互場(chǎng)景，智能判斷文本信息與運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的重要程度，自適應(yīng)分配二者融合時(shí)的權(quán)重，并進(jìn)行深度融合；對(duì)所述交互意圖特征進(jìn)行解析，得到所述用戶(hù)的交互意圖；基于所述交互意圖，驅(qū)動(dòng)AI耳機(jī)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的功能；將所述文本信息與所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)輸入融合模型，融合得到交互意圖特征，包括：將所述文本信息與所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)輸入融合模型，基于融合模型前端嵌入的情境洞察子模塊，獲取AI耳機(jī)所處的實(shí)時(shí)情境要素；基于預(yù)構(gòu)建的情境-模態(tài)關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)，判斷所述文本信息與運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)在當(dāng)下情境的重要程度比例；將所述文本信息和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入基于多模態(tài)注意力融合架構(gòu)的處理層，同步聚焦文本語(yǔ)義重點(diǎn)與運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，計(jì)算出多模態(tài)交互權(quán)重；基于所述重要程度比例以及所述多模態(tài)交互權(quán)重，計(jì)算得到所述文本信息和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)融合時(shí)的權(quán)重；通過(guò)基于跳躍連接結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述文本信息和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到交互意圖特征。

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