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龍圖騰網獲悉安利智智能機器人科技(北京)有限公司申請的專利基于語音機器人的物業服務響應方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119580741B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411748879.8，技術領域涉及：G10L15/26；該發明授權基于語音機器人的物業服務響應方法及系統是由銀建國設計研發完成，并于2024-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于語音機器人的物業服務響應方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于語音機器人的物業服務響應方法及系統，涉及語音識別技術領域，包括采集語音信號并生成頻譜圖特征，基于頻譜圖特征生成關鍵詞類別預測并根據預測結果進行信號篩選；基于篩選結果定位信號聲源方向，提取目標語音信號，對目標語音信號進行語音增強后將語音轉為文本，對文本進行語義分析，生成用戶指令。本發明通過多通道麥克風陣列的語音信號采集和自適應噪聲抑制，提高信號采集精度，基于改進的頻譜圖特征生成機制，提升語音信號的特征表達能力，顯著提高服務響應速度與準確性。

本發明授權基于語音機器人的物業服務響應方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于語音機器人的物業服務響應方法，其特征在于：包括， 采集語音信號并生成頻譜圖特征，基于頻譜圖特征，通過MobileNetV2網絡與注意力機制生成物業關鍵詞類別預測，并根據預測結果進行信號篩選，篩選置信度高于閾值K的“目標信號”； 基于篩選結果定位信號聲源方向，包括僅對含目標關鍵詞的語音段執行SRP-PHAT方向功率響應計算，從方向功率響應中選擇最大值對應的方向，作為目標聲源方向輸出，提取目標語音信號，對目標語音信號進行語音增強后將語音轉為文本，對文本進行語義分析，生成用戶指令，包括將增強后的語音信號對應的頻譜特征按時間幀進行分片輸入Transformer模型生成新的文本，將文本分詞后輸入Conformer模型捕獲文本關系和隱含語義得到語義特征向量，確定用戶的操作類型和操作對象得到用戶的意圖和目標并生成用戶指令； 將用戶指令傳輸給物業管理人員進行執行； 所述采集語音信號并生成頻譜圖特征指使用6通道麥克風陣列采集語音信號，在每個通道信號的記錄中附帶時間戳，并編碼為單聲道PCM，對采集的多通道信號進行時鐘同步校正，輸出多通道同步信號矩陣Xt，通過自適應噪聲抑制算法對環境噪聲進行初步處理得到降噪后的多通道信號矩陣X1t； 對多通道信號進行快速傅里葉變換，生成每通道的頻譜； 合并所有通道的頻譜信息生成綜合頻譜Sf，基于綜合頻譜的幅值，檢測頻譜中的能量峰值； 根據能量峰值和頻率間隔，自動劃分頻段并對頻段邊界進行平滑處理，為每個分段設計帶通濾波器； 將綜合頻譜通過每段帶通濾波器進行分段信號提取，對每段分段信號進行逆傅里葉變換，還原時域信號，基于分段信號，生成經驗小波特征； 基于經驗小波特征生成經驗小波矩陣，對經驗小波特征矩陣進行歸一化處理，將歸一化特征矩陣離散化； 將離散化特征值分配到模式集合中，計算模式概率，基于模式概率計算每段特征的反向離散熵RDE； 設定閾值Q，篩選出反向離散熵低于閾值Q的特征段作為候選特征段，時域S變換對候選特征段進行時頻重構； 將每個分段的時頻重構結果排列為二維矩陣，對二維矩陣進行歸一化處理后使用主成分分析對特征矩陣進行降維，將降維后的特征向量重新映射為二維頻譜圖形式，得到頻譜圖特征矩陣。

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