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龙图腾网获悉池州饭豆人工智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的智能自动巡航滑板的语音交互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：CN121096340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511462637.7，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种基于深度学习的智能自动巡航滑板的语音交互方法是由王彦;李瑞;张燕设计研发完成，并于2025-10-14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智能自动巡航滑板的语音交互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智能自动巡航滑板的语音交互方法，包括：采集用户语音指令转化为音频信号生成语音数据；通过whisper模型进行语音识别，提取频域特征并转化为文本命令；对文本命令进行处理，解析用户意图并生成控制指令；将控制指令输入改进的aMacP算法，优化当前梯度和历史梯度的动量平均值，调整学习率并更新whisper模型；将控制指令传递给滑板执行各种功能，并根据实时传感器数据调节滑板运行状态；执行完指令后，通过语音合成技术反馈执行结果并实时更新滑板状态。本发明通过深度学习优化语音识别与控制策略，提升了滑板在复杂环境中的准确性、响应速度及自适应能力，确保了高效、稳定的用户交互体验。

本发明授权一种基于深度学习的智能自动巡航滑板的语音交互方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的智能自动巡航滑板的语音交互方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集用户的语音指令数据，实时记录并转化为音频信号，生成语音数据； S2、将采集的语音数据输入whisper模型，进行语音识别，提取语音数据中的频域特征，并转化为文本命令； S3、对转化后的文本命令进行自然语言处理，解析用户的意图并生成与之对应的控制指令； S4、将生成的控制指令输入改进的aMacP算法，根据whisper模型中当前梯度和历史梯度信息计算动量平均值，并调整学习率，优化更新whisper模型； S5、将生成的控制指令传递给滑板执行相应的操作，控制滑板的加速、减速、转向或启用、停止自动巡航功能，并根据实时传感器数据调节滑板的运行状态； S6、在滑板执行完用户指令后，通过语音合成技术反馈执行结果，并根据滑板当前状态提供必要的实时更新; 所述改进的aMacP算法具体包括： 从频谱图中选择预设的低频区间，筛选频谱图的低频部分并保留，去除高频部分，对提取的低频部分，计算各个频率成分的分布； 通过对频率成分的分布进行统计，获得频率成分的集中程度，如果低频部分的强度全部集中在预设阈值以上的频率范围，则表示音调较高，反之则表示音调较低； 依据判断结果，对当前时间窗口的频域特征分配学习权重，音调高时对应预设权重为最少为0.7，音调低时对应权重最多为0.3，将权重乘以当前时间窗口内频域特征向量的每一维度值，形成加权后的频域特征； 将加权后的频域特征重新输入whisper模型进行优化更新，重复操作直至所有时间窗口特征完成权重分配。

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