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龙图腾网获悉南昌交通学院申请的专利一种基于深度学习的人机交互语音识别系统及方法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：CN120279921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510740753.4，技术领域涉及：G10L17/22；该发明授权一种基于深度学习的人机交互语音识别系统及方法是由徐亦丹;龚文辉设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的人机交互语音识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的人机交互语音识别系统及方法，涉及人机交互语音识别技术领域，本发明通过多模态信号协同与动态决策机制，显著提升工业多人协同场景下的指令识别鲁棒性，采用元学习适配层以极低样本量实现设备专属声纹映射，突破传统声纹模型依赖大规模数据的限制；设置动态阈值结合噪声频谱分析与设备状态，抑制突发干扰导致的误判；采用的有限指令语法树与传感器驱动的优先级调整，使得紧急指令优先执行，降低安全风险。

本发明授权一种基于深度学习的人机交互语音识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人机交互语音识别系统，其特征在于，包括， 多模态采集模块，用于实时获取语音信号及关联的红外人体检测信号； 声纹处理模块，基于预训练的通用声纹识别模型和可动态加载的设备专属适配层，生成说话人身份向量； 动态决策模块，根据所述语音信号的实时声纹置信度、红外人体检测信号的空间一致性，以及预定义的设备操作权限列表，生成指令归属判定结果； 执行模块，响应所述判定结果并输出控制指令至目标设备； 所述声纹处理模块包括： 预训练声纹编码器，用于从语音信号中提取通用声纹特征； 所述设备专属适配层，通过元学习框架生成，用于将通用声纹特征映射至设备操作者特征空间； 所述红外人体检测信号的空间一致性，指声源定位坐标与红外人体位置坐标的偏差匹配度； 所述元学习框架采用模型无关元学习MAML算法，通过设备历史注册语音生成适配参数； 所述设备专属适配层中，在新设备操作者注册阶段，从至多5条注册语音中提取通用声纹特征，构成支持集，并以此初始化元学习框架参数，后续通过一次带动量的梯度更新生成设备专属适配参数，具体流程包括： 构建支持集： ， 其中，S表示支持集，表示第条注册语音提取的通用声纹特征向量，表示第条注册语音对应的身份标签，表示样本索引，表示支持集样本总数； 定义支持集平均分类损失为： ， 其中，表示支持集上的平均分类损失，表示元模型初始化参数，表示分类损失函数，表示以为参数的声纹适配映射函数，表示第条语音的通用声纹特征向量，表示第条语音对应的身份标签； 定义交叉熵损失为： ， 其中，表示模型预测概率向量，表示标签独热编码向量，表示类别索引，表示类别总数，表示第维标签值，表示第维预测概率； 一阶梯度更新生成适配参数： ， 其中，表示更新后的设备专属适配层参数，表示学习率，表示对求梯度； 引入动量系数进行二次更新，更新公式为： ， 其中，表示动量梯度累积，表示动量系数，表示学习率。

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