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申请/专利权人：山东青鸟工业互联网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于知识库的多轮对话模型生成方法、设备及介质，涉及成分分析技术领域，接收用户端的人像图片和语音信号，获取当前面部特征数据和原始语言数据，对比生成地区对比结果，生成标准语言数据，提取并输出原始特征数据，将原始特征数据和关键词数据输入至方言模型中，将方言回答数据输入至用户端，删除临时对话信号和当前面部特征数据，融合面部识别与方言处理，显著提升了用户交互的自然性和个性化体验，根据用户的地域特征自动调整对话语言，实现方言与普通话的智能转换，增强了沟通的亲切感与理解度，同时，动态更新用户信息并管理对话历史，确保了对话的连续性和隐私保护，提升了系统的智能性和用户满意度。

主权项：1.一种基于知识库的多轮对话模型生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，接收用户端的人像图片和语音信号，对人像图片进行预处理并进行特征点定位，根据定位的特征点进行面部特征提取，获取当前面部特征数据，对语音信号进行文字识别并生成原始语言数据；步骤S2，将当前面部特征数据与预设的地区面部特征模型对比，生成地区对比结果；步骤S3，提取原始语言数据中的关键词并进行校准，生成关键词数据并代入原始语言数据中，生成标准语言数据；步骤S4，提取语音信号的声学特征和时频特征，输出为原始特征数据；步骤S5，将地区对比结果输入至预设的方言模型中，所述方言模型中包括若干方言类型，所述方言类型包括普通话-方言对应表、地区和与方言类型对应的声学特征和时频特征，查找与地区对比结果相同的地区对应的方言类型，将原始特征数据和关键词数据输入至方言模型中，在查找到的方言类型中匹配声学特征和时频特征相同的方言类型，根据匹配的方言类型查找包含关键词数据的普通话-方言对应表；步骤S6，根据查找到的普通话-方言对应表，将关键词数据中的关键词替换成方言，建立关键词和方言的对应关系，输出方言词数据；步骤S7，将标准语言数据中的关键词数据替换成方言词数据，将替换后的标准语言数据输出为方言回答数据，将方言回答数据输入至用户端，将对话内容临时储存为临时对话信号，当用户端接收并获取到与当前面部特征数据不同的面部特征数据时，删除临时对话信号和当前面部特征数据。

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