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摘要：本发明公开了一种基于数字人的人工智能通识大模型训练方法及系统，其中方法包括采集所有数字人的所有多模态样本数据，根据所有文本模态数据、音频模态数据构建文本识别关键向量、音频识别关键向量，计算文本模式深化指数、音频模式深化指数，根据所有图像模态数据构建图像识别关键向量，计算图像变异因子，获取图像模式深化指数，基于文本模式深化指数、图像模式深化指数、音频模式深化指数以及文本识别关键向量、图像识别关键向量、音频识别关键向量训练人工智能通识大模型。本发明实施例将数字人的文本、语音、图像信息有效地融合在一起，提高了人工智能通识大模型的综合能力和适应性。
主权项：1.一种基于数字人的人工智能通识大模型训练方法，其特征在于，包括：采集所有数字人的所有多模态样本数据，所述多模态样本数据包括文本模态数据、图像模态数据和音频模态数据；根据所有所述文本模态数据构建每个所述数字人的文本识别关键向量，基于当前数字人的当前文本识别关键向量以及所述当前文本识别关键向量与其他文本识别关键向量之间的相似程度获取所述当前数字人的文本模式深化指数；将每个所述音频模态数据转化为文本形式，得到各个音频转格式数据，根据所有所述音频转格式数据构建每个所述数字人的音频识别关键向量，基于当前数字人的当前音频识别关键向量以及所述当前音频识别关键向量与其他音频识别关键向量之间的相似程度获取所述当前数字人的音频模式深化指数；根据所有所述图像模态数据的灰度级分布构建各个图像识别关键向量，基于每个所述数字人的所有所述图像模态数据的纹理结构复杂程度以及每个所述数字人的各个所述图像模态数据的灰度级分布的差异性获取每个所述数字人的图像变异因子，基于当前数字人的所述图像变异因子以及当前图像识别关键向量与其他图像识别关键向量之间的相似程度计算所述当前数字人的图像模式深化指数；基于所有所述文本模式深化指数、所述图像模式深化指数、所述音频模式深化指数以及所述文本识别关键向量、所述图像识别关键向量、所述音频识别关键向量训练人工智能通识大模型。
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