杭州一知智能科技有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心蒋泽锋获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州一知智能科技有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心申请的专利基于多模态大模型的语音交互优化方法及系统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：CN120496511B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510986390.2，技术领域涉及：G10L15/20；该发明授权基于多模态大模型的语音交互优化方法及系统是由蒋泽锋;沈然;洪健山;姜兴华;王磊;侯素颍;陈奕汝;袁婷;章一新;李伊玲设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态大模型的语音交互优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态大模型的语音交互优化方法及系统，涉及人工智能与语音交互技术领域，包括：响应于用户实时语音进行语音识别，获取语音文本信息；根据语音文本信息结合用户实时语音的语音波形作为多模态识别模型的输入，以判断语音对话是否被打断并识别打断意图，获取语音打断结果；根据语音打断结果获取用户新意图，动态调整系统响应策略以实现交互优化；通过多模态融合提升打断检测的精确性和全面性，从而精准识别打断意图以实时响应用户意图，显著提高了系统对话交互效率和可靠性，克服现有的语音打断检测存在检测准确性不高，以及无法实现用户打断行为的动态响应，导致语音对话系统的交互效率低、可靠性差的问题。
本发明授权基于多模态大模型的语音交互优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态大模型的语音交互优化方法，其特征在于：包括如下步骤： 响应于用户实时语音进行语音识别，获取语音文本信息； 根据所述语音文本信息结合用户实时语音的语音波形作为多模态识别模型的输入，以判断语音对话是否被打断并识别打断意图，获取语音打断结果； 根据所述语音打断结果获取用户新意图，动态调整系统响应策略以实现交互优化； 所述方法还包括： 根据用户打断行为的语音文本信息对所述多模态识别模型进行训练优化，具体包括： 对用户打断行为的对话语音数据和文本数据进行跨模态数据标注，包括打断行为的时间信息、打断类型、打断意图、声学特征以及被打断文本的上下文信息； 基于标注的所述时间信息、打断类型、打断意图、声学特征以及被打断文本的上下文信息建立语义-声学-意图的模态关联标签； 将标注数据和所述模态关联标签作为所述多模态识别模型的优化训练参数，对多任务分支进行训练优化。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州一知智能科技有限公司;国网浙江省电力有限公司营销服务中心，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区启迪路198号F座7层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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