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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种会议增强方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120075203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510536515.1，技术领域涉及：H04L65/4038；该发明授权一种会议增强方法、装置、设备及存储介质是由张磊;张吉臣;段强;李雪设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种会议增强方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种会议增强方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：通过数据预处理组件预处理会议的多模态原始信息，基于预处理结果进行多模态数据融合与时间对齐处理，确定目标数据包；通过参与方分析组件及目标数据包分析参与方状态，确定用于分析参与方行为与状态的目标模型，基于目标模型确定会议的发言方上下文；通过会议内容处理组件、发言方上下文进行会议内容的结构化表示；通过决策分析组件、目标模型、结构化内容及对应的论证分析结果，采用整体视角解析会议的团队互动模式与决策形成过程；通过干预输出组件、解析结果确定当前是否进行会议干预，并当是时确定并输出目标干预建议。本申请提高了会议成果的有效性与质量。

本发明授权一种会议增强方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种会议增强方法，其特征在于，应用于预设会议增强系统，所述预设会议增强系统中包括数据预处理组件、参与方分析组件、会议内容处理组件、决策分析组件及干预输出组件；所述方法包括： 通过所述数据预处理组件对会议的多模态原始信息中各模态的原始信息进行对应的数据预处理，并基于预处理结果进行多模态数据融合与时间对齐处理，以确定目标数据包；其中，所述多模态原始信息包括音频数据、视频数据及环境数据； 通过所述参与方分析组件以及所述目标数据包进行参与方身份识别，并基于识别结果采用语音-姿态-表情协同分析框架进行参与方状态分析，以确定用于分析参与方行为与状态的目标模型，并基于所述目标模型确定所述会议的发言方上下文；所述发言方上下文包括发言方身份信息、发言方状态信息及发言方认知负荷信息； 通过所述会议内容处理组件、所述发言方上下文以及所述目标数据包进行会议内容的结构化表示，并基于结构化内容进行论证分析，以确定论证分析结果； 通过所述决策分析组件、所述目标模型、所述结构化内容及所述论证分析结果，并采用整体视角分别解析所述会议的团队互动模式与决策形成过程，以确定解析结果； 通过所述干预输出组件、所述解析结果、所述结构化内容、当前会议状态信息以及历史干预反馈信息确定当前是否进行会议干预，并当是时确定并输出目标干预建议； 其中，所述通过所述数据预处理组件对会议的多模态原始信息中各模态的原始信息进行对应的数据预处理，并基于预处理结果进行多模态数据融合与时间对齐处理，包括： 通过所述数据预处理组件接收各硬件设备发送的原始信号；所述硬件设备包括麦克风、摄像头以及环境传感器； 对所述原始信号进行数字化和标准化处理，以确定处理后的音频数据、视频数据及环境数据； 基于情境感知自适应滤波算法对所述音频数据进行噪声过滤，以确定第一预处理后数据；其中所述情境感知自适应滤波算法的实现过程包括：先利用时频域分析将音频数据中的信号分解为时频表示，然后应用具有长短期记忆能力的神经网络结构建模噪声时序演变特征，之后网络接收当前帧声学特征向量和历史状态作为输入，计算噪声概率分布，并捕捉时序依赖性，利用生成的噪声概率通过软掩码机制对原始的音频信号进行增强处理； 基于注意力区域优先处理机制对所述视频数据进行兴趣区域识别，根据会议动态信息和历史互动模式，确定区域识别结果中的各区域的动态重要性权重，基于当前发言状态重要性评分、历史互动模式影响因子及兴趣区域的内容复杂度综合进行重要性评估综合，根据计算得到的重要性图进行资源分配，以确定第二预处理后数据； 基于标准化环境参数向量以及多层感知机结构对所述环境数据进行环境状态评估，以确定第三预处理后数据；所述标准化环境参数向量包括标准化湿度向量和标准化温度向量； 在基于分级数据采集协议、资源分配算法以及当前确定的所述第一预处理后数据、所述第二预处理后数据、所述第三预处理后数据进行数据采集配置与资源分配的调整后，对所述第一预处理后数据、所述第二预处理后数据以及所述第三预处理后数据进行数据融合，并通过时间戳对齐机制对融合后数据进行时间对齐，以确定目标数据包； 所述分级数据采集协议包括根据会议类型和重要性动态调整数据采集配置，所述资源分配算法包括采用强化学习框架，将资源分配视为序列决策问题，通过不断观察当前状态，确定并执行当前会议场景下的最优资源分配策略；所述目标数据包中包括带说话者位置标记的清晰音频流、带面部ROI和表情标记的视觉跟踪数据包、带有会议上下文数据包的环境状态报告； 所述通过所述决策分析组件、所述目标模型、所述结构化内容及所述论证分析结果，并采用整体视角分别解析所述会议的团队互动模式与决策形成过程，包括： 通过所述决策分析组件接收所述目标模型、所述结构化内容及所述论证分析结果； 基于所述决策分析组件中的互动网络分析器以及所述结构化内容，将会议互动表示为动态演变的图结构，参与方为节点，交互为边，捕捉各种交互行为，并采用时序图神经网络架构，在每个时间点构建动态互动网络，通过图神经网络层提取节点表示和图级表示，通过循环神经网络层捕捉时间维度依赖关系，以分析所述动态互动网络中的影响传播路径、信息瓶颈点及关键连接者角色，确定第一分析结果； 基于所述决策分析组件中的决策过程跟踪器对所述结构化内容进行决策点和方案分支的识别，并根据识别结果提取支持每个方案的依据和假设，构建动态生长的决策树，以基于所述决策树和贝叶斯网络模型表示决策依赖关系，评估前提条件变化对决策后果的影响，以完成决策形成过程的分析，确定第二分析结果； 基于所述决策分析组件中的评估器、所述会议的会议目标、所述论证分析结果、所述第一分析结果以及所述第二分析结果进行多维度的量化评估，以确定相应的质量报告； 基于所述动态互动网络进行隐性障碍检测，并根据障碍监测结果以及所述目标模型确定是否触发认知差距标记操作； 所述方法，还包括： 在输出所述目标干预建议后，收集干预反馈信息，基于干预反馈信息进行干预有效性评估，并将干预评估结果发送至所述决策分析组件以触发目标模型的分析优化操作。

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