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龍圖騰網恭喜深圳市貝鉑智能科技有限公司申請的專利基于AI大模型的跨語言語音翻譯方法、裝置以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：CN119378571B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411958846.6，技術領域涉及：G06F40/56；該發明授權基于AI大模型的跨語言語音翻譯方法、裝置以及設備是由車建波設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AI大模型的跨語言語音翻譯方法、裝置以及設備在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于AI大模型的跨語言語音翻譯方法、裝置以及設備，包括：對跨語言語音數據進行分幀以及頻譜分析，得到頻譜序列；將所述頻譜序列輸入預先訓練完成的AI大模型中；基于特征捕捉路徑，通過膠囊網絡對所述頻譜序列中不同頻段的頻譜特征進行向量封裝，得到封裝特征；基于全局關聯路徑，通過圖神經網絡將所述頻譜序列中的各頻譜特征構建為圖結構，挖掘出各頻譜特征之間的全局語義關聯特征；對所述不同頻段的頻譜特征對應的封裝特征進行加權融合，得到融合封裝特征，將融合封裝特征與所述全局語義關聯特征進行聚合，得到聚合特征；基于所述聚合特征，翻譯得到目標語言的語音數據。在本發明中，提高了跨語言翻譯的準確性。

本發明授權基于AI大模型的跨語言語音翻譯方法、裝置以及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于AI大模型的跨語言語音翻譯方法，其特征在于，包括以下步驟：對跨語言語音數據進行分幀以及頻譜分析，得到頻譜序列；將所述頻譜序列輸入預先訓練完成的AI大模型中；所述AI大模型包括基于膠囊網絡的特征捕捉路徑以及基于圖神經網絡的全局關聯路徑；基于所述特征捕捉路徑，通過膠囊網絡對所述頻譜序列中不同頻段的頻譜特征進行向量封裝，得到封裝特征；基于所述全局關聯路徑，通過圖神經網絡將所述頻譜序列中的各頻譜特征構建為圖結構，挖掘出各頻譜特征之間的全局語義關聯特征；對所述不同頻段的頻譜特征對應的封裝特征進行加權融合，得到融合封裝特征，將融合封裝特征與所述全局語義關聯特征進行聚合，得到聚合特征；基于所述聚合特征，翻譯得到目標語言的語音數據；基于所述全局關聯路徑，通過圖神經網絡將所述頻譜序列中的各頻譜特征構建為圖結構，挖掘出各頻譜特征之間的全局語義關聯特征，包括：將所述頻譜序列中的各個頻譜特征作為圖結構的各個節點；其中，各個節點的初始特征向量為對應頻譜特征的原始數值表示；圖結構中邊的權重為各頻譜特征之間的相似度；將構建好的圖結構輸入圖神經網絡，所述圖神經網絡采用多層圖卷積層；在每一層圖卷積層中，每個節點根據其自身特征向量和相鄰節點的特征向量，通過加權求和的方式更新自身特征向量，權重為圖結構中邊的權重；經過多層圖卷積層的信息傳遞和聚合后，各個節點的特征向量都融合了全局范圍內其他相關節點的信息，挖掘出的各頻譜特征之間的全局語義關聯特征；對所述不同頻段的頻譜特征對應的封裝特征進行加權融合，得到融合封裝特征，將融合封裝特征與所述全局語義關聯特征進行聚合，得到聚合特征，包括：對于不同頻段頻譜特征對應的封裝特征，分析其在語音語義表達中的重要性來分配權重，根據分配的權重對封裝特征進行加權求和，得到融合封裝特征；將所述融合封裝特征與全局語義關聯特征進行維度對齊，將對齊之后的特征進行拼接得到拼接向量，將所述拼接向量輸入多層感知機中，經非線性變換和信息融合后輸出所述聚合特征。

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