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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢東湖學(xué)院申請(qǐng)的專利一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120340498B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510804084.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10L15/26；該發(fā)明授權(quán)一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)方法及系統(tǒng)是由黃蘇雨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及智能機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)方法及系統(tǒng)。一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)系統(tǒng)，包括：語(yǔ)音數(shù)據(jù)獲取模塊、對(duì)話語(yǔ)音數(shù)據(jù)構(gòu)建模塊和對(duì)話文本生成模型更新模塊。本發(fā)明在機(jī)器人與人進(jìn)行互動(dòng)的過程中，獲取用戶的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，并將語(yǔ)音數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的文本數(shù)據(jù)通過對(duì)話文本生成模型進(jìn)行處理，生成用于構(gòu)建對(duì)話語(yǔ)音數(shù)據(jù)的對(duì)話文本數(shù)據(jù)，機(jī)器人基于對(duì)話語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行回復(fù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的互動(dòng)，并且在對(duì)話文本生成模型中，基于用戶的說話風(fēng)格提取語(yǔ)義特征向量，還通過多輪次的對(duì)話進(jìn)一步對(duì)語(yǔ)義特征向量進(jìn)行更新，使得通過文本數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義特征向量生成的對(duì)話文本數(shù)據(jù)能夠符合用戶的說話習(xí)慣，提升用戶在進(jìn)行互動(dòng)時(shí)的體驗(yàn)。

本發(fā)明授權(quán)一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種機(jī)器人自適應(yīng)互動(dòng)方法，其特征在于，包括： 在機(jī)器人進(jìn)行語(yǔ)音互動(dòng)的過程中，獲取用戶輸入的語(yǔ)音數(shù)據(jù)，將語(yǔ)音數(shù)據(jù)通過語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)，再將文本數(shù)據(jù)送入對(duì)話文本生成模型進(jìn)行處理，生成對(duì)話文本數(shù)據(jù)，并將對(duì)話文本數(shù)據(jù)通過語(yǔ)音合成技術(shù)生成對(duì)話語(yǔ)音數(shù)據(jù)，對(duì)話語(yǔ)音數(shù)據(jù)通過機(jī)器人的揚(yáng)聲器進(jìn)行播放，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的互動(dòng)；并基于下一對(duì)話輪次獲取的語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)話文本生成模型進(jìn)行更新； 對(duì)話文本生成模型包括語(yǔ)義特征提取層，語(yǔ)義特征更新層和對(duì)話文本數(shù)據(jù)構(gòu)建層，其中語(yǔ)義特征提取層用于對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)義特征提取，以構(gòu)建語(yǔ)義特征向量；語(yǔ)義特征更新層用于基于用戶的多對(duì)話輪次對(duì)語(yǔ)義特征向量進(jìn)行更新，以構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義特征向量；對(duì)話文本數(shù)據(jù)構(gòu)建層用于對(duì)文本數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義特征向量進(jìn)行對(duì)話文本分析，以構(gòu)建對(duì)話文本數(shù)據(jù)；語(yǔ)義特征向量用于表征用戶對(duì)話時(shí)的說話風(fēng)格； 基于下一對(duì)話輪次獲取的語(yǔ)音數(shù)據(jù)對(duì)對(duì)話文本生成模型進(jìn)行更新，具體包括如下步驟： 將當(dāng)前對(duì)話輪次獲取的語(yǔ)音數(shù)據(jù)記為前部語(yǔ)音數(shù)據(jù)，將下一對(duì)話輪次獲取的語(yǔ)音數(shù)據(jù)記為后部語(yǔ)音數(shù)據(jù)，再將前部語(yǔ)音數(shù)據(jù)和后部語(yǔ)音數(shù)據(jù)送入情緒變化分析模型中進(jìn)行處理，輸出情緒變化值； 在對(duì)話文本生成模型末尾依次添加一個(gè)語(yǔ)義特征提取層和一個(gè)語(yǔ)義特征更新層，添加的語(yǔ)義特征提取層與對(duì)話文本生成模型中的語(yǔ)義特征提取層一致，添加的語(yǔ)義特征更新層與對(duì)話文本生成模型中的語(yǔ)義特征更新層一致，且當(dāng)前對(duì)話輪次的對(duì)話文本數(shù)據(jù)構(gòu)建層輸出的對(duì)話文本數(shù)據(jù)依次通過末尾添加的語(yǔ)義特征提取層和語(yǔ)義特征更新層進(jìn)行處理，輸出目標(biāo)語(yǔ)義特征向量，將目標(biāo)語(yǔ)義特征向量與當(dāng)前對(duì)話輪次的對(duì)話文本生成模型中的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)義特征向量之間的均方誤差記為語(yǔ)義分析損失值，再將語(yǔ)義分析損失值與情緒變化值的倒數(shù)進(jìn)行加權(quán)求和，構(gòu)建綜合損失值，以最小化綜合損失值的方向，通過梯度下降法對(duì)末尾添加了語(yǔ)義特征提取層和語(yǔ)義特征更新層的對(duì)話文本生成模型中的對(duì)話文本數(shù)據(jù)構(gòu)建層進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，以實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)話文本生成模型的更新。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人武漢東湖學(xué)院，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市江夏區(qū)紙坊街大橋社區(qū)湯遜湖經(jīng)濟(jì)發(fā)展園；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。