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申请/专利权人：北京四方智汇信息科技有限公司
摘要：本发明公开了基于语音识别模型的数据处理方法，涉及语音数据处理技术领域，本发明通过融合多模态信息，并利用深度学习模型将语音和文本信息进行联合处理，提高对通信内容的全面理解能力，采用自适应神经网络结构和增强学习技术，使得系统能够根据实时情况动态调整处理策略，提高了处理效率和准确性，实现对通信内容的情感分析和语义理解，使得系统能够更好地理解通信内容，提高了处理的智能化程度，异常情况检测上，通过建立时序模型和引入异常检测算法，实现对通信内容的实时异常检测，并结合增强学习技术建立自适应异常检测系统，提高异常检测的准确性和及时性。
主权项：1.基于语音识别模型的数据处理方法，其特征在于，包括：步骤1.获取通信数据，包括语音和文本信息，对语音数据进行特征提取和音频内容识别，同时对文本信息进行文本处理和语义分析，使用自适应神经网络结构，将语音和文本信息进行融合；步骤2.基于多模态融合后的信息，构建情感分析和语义理解模型，部署自监督学习任务，使模型自动学习通信内容的情感和语义信息，基于深度神经网络Transformer模型，对通信内容进行端到端的情感分析和语义理解；步骤3.基于多模态融合后的信息建立时序模型，并结合异常检测算法进行实时异常检测，基于增强学习技术建立自适应异常检测系统根据实时情况调整检测策略，同时部署预警系统，当检测到异常情况时，通过预设的预警机制发出警报；步骤4.部署智能代理系统，利用强化学习算法对异常情况的自动化处理，将异常情况作为环境状态输入，定义动作空间和奖励函数，训练智能代理系统实施自适应决策机制；步骤5.采用差分隐私技术对通信数据进行隐私保护处理，同时基于联邦学习框架，将模型训练任务分发到多个数据持有者，各自在本地进行模型训练，再通过加密和安全聚合方式进行模型集成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京四方智汇信息科技有限公司 基于语音识别模型的数据处理方法
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