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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京超級頭腦信息技術(shù)有限責(zé)任公司申請的專利一種多模式擬人生態(tài)重建系統(tǒng)及其方法獲國家發(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：CN119150911B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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：202411284305.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/006；該發(fā)明授權(quán)一種多模式擬人生態(tài)重建系統(tǒng)及其方法是由張澤偉;徐欣;毛宇鈞設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-09-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多模式擬人生態(tài)重建系統(tǒng)及其方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多模式擬人生態(tài)重建系統(tǒng)及其方法，具體涉及擬人生態(tài)管理技術(shù)領(lǐng)域，用于解決多模式擬人生態(tài)管理狀態(tài)差的問題；本發(fā)明通過高效整合視覺、聽覺和文本數(shù)據(jù)，并應(yīng)用多頭注意力模型與多模態(tài)情緒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高了數(shù)字人格系統(tǒng)的情緒識別與響應(yīng)能力，然后，采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)動態(tài)生成并調(diào)整數(shù)字人格，以適應(yīng)不同交互情境，從而增強用戶的沉浸感和滿意度，使得擬人生態(tài)構(gòu)建時能夠更精確地理解復(fù)雜用戶輸入。此外，根據(jù)在進行實時匹配分析過程中生成的匹配適應(yīng)信息自動調(diào)整反應(yīng)策略，通過自動生成信號并據(jù)此進行模式策略的自動管理，進一步提高了操作效率和智能化擬人生態(tài)重建效率，顯著減少了人工干預(yù)的需求。

本發(fā)明授權(quán)一種多模式擬人生態(tài)重建系統(tǒng)及其方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模式擬人生態(tài)重建方法，其特征在于，包括如下步驟：進行數(shù)據(jù)源識別，確定擬人生態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型和來源，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括視覺數(shù)據(jù)、聽覺數(shù)據(jù)以及文本數(shù)據(jù)；對視覺數(shù)據(jù)、聽覺數(shù)據(jù)以及文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到多頭注意力模型中進行數(shù)據(jù)整合；使用多模態(tài)情緒神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對整合后數(shù)據(jù)進行情緒狀態(tài)解析，并生成相應(yīng)的情感反應(yīng)，根據(jù)生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成不同情境下的數(shù)字人格，對生成的數(shù)字人格的反應(yīng)與用戶當(dāng)前情境的相匹配情況進行分析；獲取在進行數(shù)字人格反應(yīng)與用戶當(dāng)前情境匹配過程中產(chǎn)生的匹配適應(yīng)信息，根據(jù)匹配適應(yīng)信息確定匹配情況并生成信號，根據(jù)生成的信號進行對應(yīng)的模式策略管理；獲取在進行數(shù)字人格的反應(yīng)與用戶當(dāng)前情境匹配過程中產(chǎn)生的匹配適應(yīng)信息，具體過程如下：匹配適應(yīng)信息包括多模情景信息、情景適應(yīng)信息；多模情景信息包括多模數(shù)據(jù)適配指數(shù)，情景適應(yīng)信息包括多層次情景適應(yīng)指數(shù)；將獲取到多模數(shù)據(jù)適配指數(shù)、多層次情景適應(yīng)指數(shù)進行聯(lián)立計算得到模式匹配穩(wěn)定系數(shù)；匹配穩(wěn)定系數(shù)用于選擇生成擬人生態(tài)穩(wěn)定信號或進行擬人生態(tài)的重建調(diào)整；多模數(shù)據(jù)適配指數(shù)的獲取方式如下：在用戶的面部視頻中提取面部表情特征，計算面部表情匹配度：，其中，點乘?表示兩個向量的標(biāo)量乘積，表示生成表情特征向量的歐氏范數(shù)，表示面部表情特征向量的歐氏范數(shù)；獲取交互中兩個相鄰聲波峰值之間的時間間隔，計算在時間間隔內(nèi)所有采樣時間音頻信號的能量，計算表達(dá)式為：，式中，xn表示第n個樣本的幅度，N是采樣的樣本的總數(shù)；從用戶交互中收集文本輸入與數(shù)字人格對這些輸入的文本響應(yīng)，獲取用戶文本的情感分?jǐn)?shù)與數(shù)字人格響應(yīng)的情感分?jǐn)?shù)，計算情感符合度值：，計算多模數(shù)據(jù)適配指數(shù)，計算表達(dá)式為：；多層次情景適應(yīng)指數(shù)的獲取方式如下：收集數(shù)字人格與用戶之間的歷史交互數(shù)據(jù)，獲取總交互次數(shù)ZT，與響應(yīng)交互次數(shù)T，計算響應(yīng)適應(yīng)值：AS=TZT，計算時間序列值，計算表達(dá)式為：，式中，e為常數(shù)，取值2.71，λ是衰減系數(shù)，ASt是第t次交互的適應(yīng)值；獲取數(shù)字人格在實時交互響應(yīng)過程中響應(yīng)用戶輸入的速度，確定每次響應(yīng)用戶輸入的響應(yīng)時間SJ，并獲取響應(yīng)時間在預(yù)設(shè)接受范圍內(nèi)的交互次數(shù)CI，計算響應(yīng)效率值：XL=CIZT，獲取響應(yīng)效率平均值XLavg，計算交互動態(tài)適應(yīng)值：，式中，是第j次交互的響應(yīng)效率值，計算多層次情景適應(yīng)指數(shù)，計算表達(dá)式為：。

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