【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与语音处理，更具体的说是，涉及基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，语音机器人已广泛应用于各种场景。然而，传统的语音机器人策略通常是基于当前用户对话中的关键词、语义和情感识别等技术做出对应回复，往往在处理复杂对话、理解上下文信息等方面存在不足，以及在适应多变场景时仍存在诸多挑战，影响了用户体验和交互效果。因此，开发一种能够优化语音机器人策略的方法，提高语音机器人的对话质量和智能水平，具有重要的实际应用价值。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法。
2、本专利技术要解决的是现有技术中存在的问题。
3、与现有技术相比，本专利技术技术方案及其有益效果如下：
4、基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，包括：收集语音对话数据，所述语音对话数据包括用户输入、机器人回应、对话结果信息，并进行数据清洗、标注和特征提取处理；基于...
【技术保护点】
1.基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，所述收集语音对话数据，所述语音对话数据包括用户输入、机器人回应、对话结果信息，并进行数据清洗、标注和特征提取处理，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，所述基于收集的语音对话数据构建LSTM模型，所述LSTM模型用于学习语音对话数据中的上下文信息和语义关系；通过训练所述LSTM模型使所述LSTM模型具备理解和生成对话以及上下文语义整...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，所述收集语音对话数据，所述语音对话数据包括用户输入、机器人回应、对话结果信息，并进行数据清洗、标注和特征提取处理，包括：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，所述基于收集的语音对话数据构建lstm模型，所述lstm模型用于学习语音对话数据中的上下文信息和语义关系；通过训练所述lstm模型使所述lstm模型具备理解和生成对话以及上下文语义整体识别的能力，包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，其特征在于，所述将初步评估得到的性能指标作为优化目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘康达，谢斐州，冯鸣远，盛洁俪，
申请(专利权)人：苏州磐锋科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。