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申请/专利权人：知迪科技(安徽)有限公司

摘要：本发明涉及一种基于大语言模型的车载数据语音标签系统，尤其涉及汽车数据处理技术领域，包括数据记录模块，用以对车辆的路测数据进行采集；语音记录模块，用以对语音记录的开启进行判断，并对语音记录开启的判断过程进行修正，还用以对记录后的语音进行预处理和存储；语音处理模块，用以通过LLM大语言模型对已存储的语音进行标签识别并设置索引；数据上传模块，用以将语音识别后的语音进行切片处理并上传至云端进行分类存储；反馈训练模块，用以根据对LLM大语言模型进行训练，并对语音处理的有效性进行反馈，还用以对反馈过程进行补偿。本发明提高了车载数据的语音标签效率。

主权项：1.一种基于大语言模型的车载数据语音标签系统，其特征在于，包括：数据记录模块，用以对车辆的路测数据进行采集；语音记录模块，用以根据环境音量对语音记录的开启进行判断，并根据用户记录按钮对语音记录开启的判断过程进行修正，还用以对记录后的语音进行预处理和存储；语音处理模块，用以通过LLM大语言模型对已存储的语音进行标签识别，还用以对识别成功的语音设置索引；数据上传模块，用以将语音识别后的语音进行切片处理并上传至云端进行分类存储，还用以对云端中识别失败的语音和识别错误的语音校正索引并存储于云端的语音训练集中；反馈训练模块，用以根据训练时间对LLM大语言模型进行训练，还用以计算失效率，并根据失效率对语音处理的有效性进行反馈，还用以对语音处理效率进行判断，并根据判断结果对反馈过程进行补偿；所述反馈训练模块设有反馈判定单元，用以根据云端中识别失败和识别错误的语音数量计算失效率，根据失效率对语音处理的有效性进行反馈，还用以根据反馈结果对模型训练过程进行校正，所述反馈判定单元根据反馈周期内云端中识别失败的语音数量n1和识别错误的语音数量n2计算失效率k，设定k=（n1+n2），n为第一数据库和第二数据库中语音数量的总和，所述反馈判定单元将失效率k与预设失效率k0进行比对，并根据比对结果对语音处理的有效性进行反馈，其中：当k≤k0时，所述反馈判定单元判定反馈语音处理的有效性正常；当k＞k0时，所述反馈判定单元判定反馈语音处理的有效性异常，所述反馈判定单元根据失效率k计算校正系数p，设定p=0.7×e−0.2×（k-k0）+0.3×[−0.05×（k-k0）+0.9]，e是自然对数的底数，并根据校正系数p对预设训练时间t0进行校正，校正后的预设训练时间为tp0，设定tp0=p×t0；所述反馈训练模块设有反馈补偿单元，用以根据用户满意度对语音处理效率进行判断，并根据判断结果对反馈过程进行补偿，所述反馈补偿单元获取反馈周期内的用户满意度s，并将用户满意度s与预设用户满意度s0进行比对，并根据比对结果对语音处理效率进行判断，其中：当s＞s0时，所述反馈补偿单元判定语音处理效率正常；当s≤s0时，所述反馈补偿单元判定语音处理效率异常，所述反馈补偿单元根据用户满意度s计算反馈补偿系数f，设定f=0.8×[1−e−0.5×s0-s]+0.2×[0.01×A2−0.1×A+1]，所述反馈补偿单元根据反馈补偿系数f对预设失效率k0进行反馈补偿，反馈补偿后的预设失效率为kf0，设定kf0=f×k0，A为环境音量。

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