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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京海百川科技有限公司申請的專利一種智慧人型陪伴機器人及其語音交互系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119495288B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02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?zhí)?專利號為：202510080863.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/02；該發(fā)明授權(quán)一種智慧人型陪伴機器人及其語音交互系統(tǒng)是由趙晶設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種智慧人型陪伴機器人及其語音交互系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能機器人技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智慧人型陪伴機器人及其語音交互系統(tǒng)，包括：語音輸入采集與預(yù)處理模塊：通過分布式麥克風(fēng)陣列實時采集周圍環(huán)境中的復(fù)合語音信號以及語音觸發(fā)指令；多聲源語音分離模塊：將多個潛在聲源信號組合進行獨立處理，分離為多個獨立的聲源信號；目標(biāo)用戶聲源識別與提取模塊：利用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測目標(biāo)聲源在連續(xù)時間幀中的變化，提取出目標(biāo)用戶聲源信號；語義解析與輸出模塊：通過語音合成技術(shù)生成自然流暢的語音響應(yīng)；本發(fā)明，解決了嘈雜環(huán)境、多聲源重疊以及語音切換場景下目標(biāo)用戶聲源難以提取的問題，大幅提升了系統(tǒng)在復(fù)雜語音環(huán)境中的魯棒性和適應(yīng)能力。

本發(fā)明授權(quán)一種智慧人型陪伴機器人及其語音交互系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智慧人型陪伴機器人的語音交互系統(tǒng)，其特征在于，包括：語音輸入采集與預(yù)處理模塊：通過分布式麥克風(fēng)陣列實時采集周圍環(huán)境中的復(fù)合語音信號以及語音觸發(fā)指令，目標(biāo)用戶利用語音觸發(fā)指令，觸發(fā)與機器人的初始對話；多聲源語音分離模塊：通過稀疏分解算法對采集的復(fù)合語音信號進行時頻域分解，將復(fù)合語音信號表示為多個潛在聲源信號組合；利用分離網(wǎng)絡(luò)生成時間頻率掩碼，將多個潛在聲源信號組合進行獨立處理，分離為多個獨立的聲源信號，具體包括：時頻域分解子模塊：對采集的復(fù)合語音信號進行短時傅里葉變換，將信號從時間域轉(zhuǎn)換為時頻域表示，生成信號的時間頻率譜圖，應(yīng)用基于稀疏分解的非負(fù)矩陣分解算法，利用信號的稀疏特性將復(fù)合語音信號分解為多個基礎(chǔ)信號成分，將分解得到的基礎(chǔ)信號成分映射為多個潛在聲源信號組合，每個聲源信號對應(yīng)一個具體的時間頻率特征；分離網(wǎng)絡(luò)生成時間頻率掩碼子模塊：利用分離網(wǎng)絡(luò)對時間頻率譜圖進行分析，提取各潛在聲源信號的特征權(quán)重，基于特征權(quán)重生成時間頻率掩碼，每個時間頻率掩碼對應(yīng)一個潛在聲源信號的時頻特征分布，應(yīng)用生成的時間頻率掩碼對復(fù)合語音信號進行信號重構(gòu)，將復(fù)合語音信號的每個時頻單元重新分配給原始復(fù)合語音信號；獨立聲源信號的分離子模塊：將通過時間頻率掩碼處理后的時間頻率信號恢復(fù)為時域信號，生成多個獨立的聲源信號；目標(biāo)用戶聲源識別與提取模塊：基于分離的多個聲源信號，構(gòu)建動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對多個聲源信號的時間特征和頻率特征進行建模，利用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測目標(biāo)聲源在連續(xù)時間幀中的變化，提取出目標(biāo)用戶聲源信號；語義解析與輸出模塊：使用自然語言處理技術(shù)解析目標(biāo)用戶聲源信號的語音內(nèi)容中提取語義信息，結(jié)合知識庫進行匹配；根據(jù)匹配結(jié)果，通過語音合成技術(shù)生成自然流暢的語音響應(yīng)；具體包括：目標(biāo)用戶語音內(nèi)容解析：基于預(yù)訓(xùn)練語言模型的自然語言處理技術(shù)，將目標(biāo)用戶的聲源信號轉(zhuǎn)化為文本內(nèi)容，對文本內(nèi)容進行語義標(biāo)注與依存分析，提取關(guān)鍵信息單元，包括實體、動作、時間、地點語義成分；語義信息的知識庫匹配：將提取的語義信息與機器人內(nèi)置知識庫進行匹配，識別用戶意圖，所述知識庫包括預(yù)定義的對話模板、上下文關(guān)聯(lián)信息，在匹配過程中，結(jié)合語義相似度計算對模糊指令進行匹配或補全；自然流暢語音響應(yīng)生成：根據(jù)知識庫匹配結(jié)果，利用語音合成技術(shù)生成語音響應(yīng)內(nèi)容。

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