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申请/专利权人：长沙硕博电子科技股份有限公司

摘要：本发明涉及交互控制系统技术领域，具体涉及一种多模态交互智能控制系统，包括以下模块：语音识别模块，用于接收和解析用户的语音指令；触摸感应模块，用于检测用户的触摸操作并解析相应的控制指令；手势识别模块，通过摄像头捕捉用户的手势动作并解析为控制指令；环境感知模块，用于感知当前环境状态并调整控制系统的响应模式；交互反馈模块，根据不同的交互输入提供视觉、听觉或触觉反馈；智能模态协调模块，根据用户交互历史以及实时用户行为数据，智能选择和切换交互模态。本发明，不仅增强了系统的适应性，也提供了更加个性化的用户交互体验，从而提高用户满意度和效率。

主权项：1.一种多模态交互智能控制系统，其特征在于，包括以下模块：语音识别模块，用于接收和解析用户的语音指令；触摸感应模块，用于检测用户的触摸操作并解析相应的控制指令；手势识别模块，通过摄像头捕捉用户的手势动作并解析为控制指令；环境感知模块，用于感知当前环境状态并调整控制系统的响应模式；交互反馈模块，根据不同的交互输入提供视觉、听觉或触觉反馈；智能模态协调模块，根据用户交互历史以及实时用户行为数据，智能选择和切换交互模态，采用机器学习算法，基于环境和用户行为预测最佳交互模态，同时学习用户的偏好，以提供个性化交互体验；所述语音识别模块具体包括：声音采集子模块，用于通过一组麦克风阵列捕捉用户的语音信号，并通过噪声抑制算法去除背景噪声；语音转文本子模块，利用深度神经网络算法将语音信号转换为文本信息；命令解析子模块，采用自然语言处理技术分析文本信息中的命令和参数，将其转化为可由控制系统执行的指令；所述深度神经网络算法具体包括：预处理和特征提取：利用梅尔频率倒谱系数对语音信号进行特征提取，将语音信号转换为一系列能够代表语音信号特征的数值向量；深度学习模型：提取的特征向量送入深度神经网络中进行分析，深度神经网络基于循环神经网络；语音到文本的映射：深度神经网络模型通过训练学习到将特征向量序列映射到文本序列的能力；解码和后处理：模型输出的是一系列字符或词的概率分布，通过解码器根据概率分布选择高概率字符或词序列作为最终的文本输出；命令解析：将转换得到的文本信息解析为具体的命令和参数；所述的触摸感应模块具体包括：多点触控感应面板：利用电容式或电阻式触控技术来检测用户在面板上的触摸操作，电容式触控面板通过测量触摸点处电容的变化来检测触摸，而电阻式触控面板则通过触摸点处的压力导致电阻变化来实现触摸检测；信号处理单元，用于将触控面板捕获的原始电信号转换为数字信号，并对数字信号进行分析，以确定触摸的位置、大小以及持续时间，信号处理单元根据预设的触摸模式将分析得到的触摸信息分类，并将其映射到相应的控制指令；所述手势识别模块具体包括：至少一个摄像头，用于实时捕捉用户的手势动作；图像处理单元，对从摄像头接收到的视频帧进行预处理，包括图像去噪、对比度增强；手势识别单元，包括一个图像分析算法库，识别和解析预定义的手势动作，利用图像识别和计算机视觉技术，识别出手势后，将该手势映射到相应的控制指令；所述环境感知模块包括：多个环境传感器：传感器包括光线传感器、温湿度传感器、声音传感器和空气质量传感器，用于实时监测和收集环境中的光照强度、温度、湿度、噪音水平和空气质量信息；环境数据处理单元：对从环境传感器收集到的环境信息进行汇总和分析，以识别当前环境的总体状态，基于环境信息，环境数据处理单元计算出一组环境参数，用于指导控制系统的响应模式调整；所述环境数据处理单元还包括卡尔曼滤波，用于整合和平滑来自多个环境传感器的数据，以估计环境的真实状态，并据此调整控制系统的响应模式，具体包括：定义状态和测量模型：状态向量包括环境信息，测量模型描述如何从状态向量生成测量值，包括传感器测量的直接映射加上噪声；初始化：初始化状态估计和协方差矩阵，状态估计基于历史数据分析得出，协方差矩阵描述初始估计的不确定性；预测步骤：使用状态转移模型预测下一时刻的状态和协方差，状态转移模型描述状态如何随时间演变，考虑物理统计规律，表示为： 其中，是预测的状态估计，Fk是状态转移矩阵，表示状态转移矩阵Fk的转置，Bk是控制输入矩阵，Uk是控制输入，Pk|k-1是预测的协方差矩阵，Qk是过程噪声协方差矩阵，Pk-1|k-1是时间k-1的估计状态协方差矩阵；更新步骤：当获得新的测量数据时，更新状态估计和协方差矩阵，包括计算卡尔曼增益，衡量测量信息相对于预测的信任程度，表示为： Pk|k＝I-KkHkPk|k-1；其中，Kk是卡尔曼增益，Hk是测量矩阵，Rk是测量噪声协方差矩阵，zk是实际测量值，是更新后的状态估计，Pk|k是更新后的协方差矩阵，I为单位矩阵，为测量矩阵Hk的转置；所述智能模态协调模块具体包括：用户交互历史分析：基于用户以往的交互数据，构建用户画像，使用机器学习算法分析用户画像，识别用户在具体环境下的交互模态偏好；实时用户行为分析：实时监测用户的行为和身体动作，推断用户交互方式倾向；智能决策算法：综合用户历史交互数据和实时行为数据，开发基于模糊逻辑的多标准决策模型，根据不同数据源的权重和优先级来评估各交互模态的适用性；模态切换执行：根据多标准决策模型的输出，智能模态协调模块控制相应的交互模块调整其状态，激活选定的交互模式；所述用户交互历史分析具体包括：构建用户画像：基于用户交互历史的综合特征表示，交互历史包括用户选择的交互模态、交互的环境信息、交互时间、交互频率和成功率，对每个用户，从交互历史中提取特征向量x，设有N个特征，则x＝[x1，x2，...，xN]；使用支持向量机分析用户画像并预测用户偏好，目标为找到一个超平面，分隔不同类别的数据点，SVM通过找到最佳的分隔超平面，优化函数表示为： 其中，ξi≥0，i＝1，...，m，m是训练样本的数量，xi是第i个样本的特征向量，yi是对应的类别标签，w是超平面的法向量，b是偏移量，是将数据映射到更高维空间的函数，ξi是松弛变量，C是正则化参数；核技巧：使用核函数：来计算高维特征空间中的点积。

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