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申请/专利权人：北京未来链技术有限公司

摘要：本发明公开了一种元宇宙电商平台商品智能推荐和多维校验付款方法及系统，涉及语音及图像分析技术领域。该方法包括：利用基于语音超分辨率重建的词汇针对性校验式语音识别模型识别意向购买语音信号；利用基于图像超分辨率重建的图像聚类模型选取目标商品图像；重建目标商品图像；利用基于语音超分辨率重建的词汇针对性校验式语音识别模型识别实际购买语音信号；利用基于阶梯式多维度校验的声纹识别模型识别实际购买语音信号；并扣款；利用基于编码优先级划分的存储资源优化配置式语音编码模型对实际购买语音信号编码；利用分布式存储技术存储数据。本发明利用多种智能模型实现商品智能推荐和多维校验付款；并基于分布式存储保证数据的安全性。

主权项：1.一种元宇宙电商平台商品智能推荐和多维校验付款方法，其特征在于，包括以下步骤：当用户在元宇宙电商平台进行购物时，采集用户的意向购买语音信号；利用基于语音超分辨率重建的词汇针对性校验式语音识别模型，对意向购买语音信号进行识别，以得到语音识别结果；根据语音识别结果，在元宇宙电商平台的商品数据库中搜索对应的全部商品图像，利用基于图像超分辨率重建的图像聚类模型，在对应的全部商品图像中选取目标商品图像；利用基于单幅图像的三维重建模型对所有的目标商品图像进行重建，以得到并将重建结果展示给用户；用户观看重建结果后，采集用户的实际购买语音信号，利用基于语音超分辨率重建的词汇针对性校验式语音识别模型，对实际购买语音信号进行识别，以确定用户的实际购买商品信息；利用基于阶梯式多维度校验的声纹识别模型，对实际购买语音信号进行识别，得到用户身份信息；根据用户身份信息和实际购买商品信息在对应的用户账户中进行相应的扣款，并记录商品购买时间；利用基于编码优先级划分的存储资源优化配置式语音编码模型，对实际购买语音信号进行编码，以得到实际购买语音信号编码结果；利用分布式存储技术，将用户身份信息、实际购买商品信息、商品购买时间、实际购买语音信号编码结果进行存储；其中：所述利用基于语音超分辨率重建的词汇针对性校验式语音识别模型，对意向购买语音信号进行识别的方法包括以下步骤：利用语音超分辨率重建模型，在捕捉语音信号的时间-频率特征的基础上对意向购买语音信号进行精细化重建，以得到重建语音信号；通过预置的语音识别模型对重建语音信号进行识别，得到语音信号初步识别结果；若语音信号初步识别结果中包含预置的发音易混淆词汇，则利用多重语义校验的方式对语音信号初步识别结果中的发音易混淆词汇的语义合理性进行校验，校验无误后，输出最后的语音识别结果；所述利用基于编码优先级划分的存储资源优化配置式语音编码模型，对实际购买语音信号进行编码的方法包括以下步骤：将实际购买语音信号进行多等分处理，以得到多段等分语音信号；计算每段等分语音信号的客观语音质量评估值，若某一段等分语音信号的对应识别结果中包含发音易混淆词汇或客观语音质量评估值低于预设的质量阈值，则将该段等分语音信号认定为优先编码等分语音信号；反之，则将该段等分语音信号认定为非优先编码等分语音信号；利用编码速率高的波形编码方式对优先编码等分语音信号进行编码，以得到对应的编码结果；利用编码速率低的波形编码方式对非优先编码等分语音信号进行编码，以得到对应的编码结果；将每段等分语音信号的编码结果进行整合，以得到最终的实际购买语音信号编码结果；所述利用基于阶梯式多维度校验的声纹识别模型，对实际购买语音信号进行识别的方法包括以下步骤：利用普通声纹识别模型对实际购买语音信号进行识别，以得到初步身份识别信息；利用低维度自编码器对预置的基准语音信号和实际购买语音信号分别进行编码，计算基准语音信号和实际购买语音信号之间的相似度，以得到第一相似度结果；利用常规维度自编码器对基准语音信号和实际购买语音信号分别进行编码，计算基准语音信号和实际购买语音信号之间的相似度，以得到第二相似度结果；利用高维度自编码器对基准语音信号和实际购买语音信号分别进行编码，计算基准语音信号和实际购买语音信号之间的相似度，以得到第三相似度结果；若第一相似度结果、第二相似度结果和第三相似度结果均大于预设的相似度阈值，则认定初步身份识别信息为最终的用户身份信息；所述利用基于图像超分辨率重建的图像聚类模型，在对应的全部商品图像中选取目标商品图像的方法包括以下步骤：将对应的全部商品图像均进行图像超分辨率重建，以得到对应的图像重建结果；利用K-means聚类模型对所有的图像重建结果进行聚类，聚类结束后，保留并将商品图像数量最多的类别中的所有商品图像作为目标商品图像。

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