一种基于人工智能技术的语音交互系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能技术的语音交互系统及方法，涉及语音交互技术领域，包括：采用主通道Transformer模型与辅助通道CTC‑Attention混合架构的双层协同识别，获取带多维度特征标注的文本，并通过双向循环神经网络进行场景分类和依存句法分析，结合动态知识图谱实时检索关联实体，生成结构化意图数据，并通过可解释性引擎执行三维度分析，生成多维度溯源报告，并通过置信度阈值触发智能决策融合引擎，生成结构化增强型交互数据；本发明专利技术通过双向循环神经网络进行场景分类和依存句法分析，并结合动态知识图谱实时检索关联实体，生成结构化意图数据，从而精准理解用户意图并提供个性化交互服务。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及语音交互，特别是一种基于人工智能技术的语音交互系统及方法。

技术介绍

1、随着人工智能技术的不断进步，语音交互系统在多个领域取得了显著的发展和应用，传统语音交互系统主要依赖于语音识别技术和自然语言处理技术，通过将用户的语音指令转化为文本，再对文本进行语义解析以实现交互功能，这些技术的发展极大地提升了人机交互的便捷性和自然性，使得用户可以通过语音指令轻松控制设备和获取信息来完成复杂任务。

2、在现有技术中，虽然已经有一些改进措施，随着应用场景的复杂化和用户需求的多样化，传统语音交互系统逐渐暴露出诸多不足之处，在多模态交互方面，现有技术虽然尝试结合视觉和触觉反馈，但缺乏有效的同步机制和可解释性，无法实现真正意义上的多模态融合。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术提供了一种基于人工智能技术的语音交互方法解决现有技术虽然尝试结合视觉和触觉反馈，但缺乏有效的同步机制和可解释性。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述采用深度神经网络降噪模型消除环境噪声，具体步骤为，

3.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述采用主通道Transformer模型与辅助通道CTC-Attention混合架构的双层协同识别，具体步骤为，

4.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述结合动态知识图谱实时检索关联实体，生成结构化意图数据，具体步骤为，

5.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：包括：

2.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述采用深度神经网络降噪模型消除环境噪声，具体步骤为，

3.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述采用主通道transformer模型与辅助通道ctc-attention混合架构的双层协同识别，具体步骤为，

4.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述结合动态知识图谱实时检索关联实体，生成结构化意图数据，具体步骤为，

5.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述通过可解释性引擎执行三维度分析，生成多维度溯源报告，具体步骤为，

6.如权利要求1所述的基于人工智能技术的语音交互方法，其特征在于：所述通过置信度阈值触发智能决...

【专利技术属性】
技术研发人员：许利文，刘邓，满翰林，栾俊，秦勇，王仲昌，段尧彬，苏健，杨洋，代凤鸣，郑林祥，陈伟，王子琛，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：