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申请/专利权人：杭州倚澜科技有限公司
摘要：本发明属于自然语言处理技术领域，公开一种数字人语音交互抗干扰方法、系统、设备及介质，该方法包括：捕获音频信号，并通过语音预处理，优化音频信号的语音质量与采样率；基于文本数据，构建语言模型，并引入热词加权与自学习机制，训练语言模型的热词概率与泛化能力；实时识别音频信号中的流式语音，并提取流式语音中的关键词，捕捉及响应与关键词匹配的用户意图；将流式语音转换为文本字符串，通过动态滑动窗口匹配，识别意图匹配成功率，并在匹配成功后，下发数字人控制命令。本发明通过先进技术的集成和优化，提高语音识别的准确性和鲁棒性，显著改善数字人在噪声环境下的语音交互性能，从而提供更加流畅和自然的用户体验。
主权项：1.一种数字人语音交互抗干扰方法，其特征在于，包括：捕获音频信号，并通过语音预处理，优化音频信号的语音质量与采样率；基于文本数据，构建语言模型，并引入热词加权与自学习机制，训练语言模型的热词概率与泛化能力；实时识别音频信号中的流式语音，并提取流式语音中的关键词，捕捉及响应与关键词匹配的用户意图；将流式语音转换为文本字符串，通过动态滑动窗口匹配，识别意图匹配成功率，并在匹配成功后，下发数字人控制命令；所述基于文本数据，构建语言模型，并引入热词加权与自学习机制，训练语言模型的热词概率与泛化能力包括：收集文本数据，建立包含热词与重点语句的热词数据库；选取实时语音识别模型作为基础，构建初始模型；将所述文本数据按照预设比例划分为训练集、验证集与测试集，并设定输入文本序列，输入至所述初始模型；通过参数计算与迭代训练，得到语言模型；引入热词的加权系数，调整所述热词数据库中每个热词的出现频率，并计算调整后的热词概率分布，以及归一化后的热词概率分布；引入自学习机制，利用新的识别数据对所述语言模型进行增量训练；并基于训练识别结果，分析高频热词，定期更新训练集，重新训练所述语言模型。
全文数据：
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百度查询： 杭州倚澜科技有限公司 一种数字人语音交互抗干扰方法、系统、设备及介质
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