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龙图腾网获悉小舟科技有限公司申请的专利基于脑机AI耳机的脑电-语音混合交互方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120086743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510556249.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于脑机AI耳机的脑电-语音混合交互方法、装置及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑机AI耳机的脑电-语音混合交互方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及脑机接口技术领域，公开一种基于脑机AI耳机的脑电‑语音混合交互方法、装置及设备。方法包括：采集AI耳机的双模态信号，将双模态信号进行数据分类与处理，输出时序信息提纯后输出纯净波形；对纯净波形实施双路分析并划分特征维度，输出特征标识进行时序分析以识别关键时序特征集合，建立对齐特征映射结构组合模态后生成关联模式执行路径分析并标注组合节点输出表示结构；将表示结构进行层级融合并提取融合区域，根据融合区域输出融合要素；对融合要素进行缺失补充并定位缺失部分，进行数据重构输出完整内容进行意图解析以获取关键要素，转化为交互信息并输出交互意图，用于生成交互命令，完成基于脑机AI耳机的脑电‑语音混合交互。

本发明授权基于脑机AI耳机的脑电-语音混合交互方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于脑机AI耳机的脑电-语音混合交互方法，其特征在于，包括： 采集AI耳机的双模态信号，将所述双模态信号进行数据分类与处理，输出时序信息，包括：通过高精度传感器阵列同步采集脑电信号和语音信号，以构成所述双模态信号；建立基于GPS授时模块的时间基准点，采用FPGA时钟同步电路实现双模态信号的时间对齐；对所述语音信号进行分段处理，采用自适应阈值机制划分语音活动区域与非语音区域；通过滑动窗口法预处理脑电信号，结合Hjorth参数进行特征表征；将所述双模态信号分类为纯语音段、纯脑电段、双模态活动段及背景噪声段，用于构建包含时间戳和信号质量指标的所述时序信息；对所述时序信息进行降噪与信号分离处理，将分离处理对应的处理结果优化提纯后输出纯净波形，包括：对所述脑电信号采用自适应滤波器消除工频干扰，结合独立成分分析进行肌电伪迹分离；对所述语音信号实施盲源分离算法消除环境噪声，通过形态学滤波抑制突发性干扰；采用改进的小波阈值法对所述脑电信号去噪，并保留特征波形细节；对所述语音信号进行谱减法降噪处理，结合维纳滤波器增强语音特征；通过信号质量指标动态调整所述时序信息的降噪参数，输出信噪比提升后的所述纯净波形； 对所述纯净波形实施双路分析并划分特征维度，通过构建的映射链完成模态转换，输出特征标识，包括：对所述脑电信号进行小波包分解获取时频特征，结合经验模态分解提取固有模态分量；对所述语音信号提取梅尔频率倒谱系数和声学特征参数；通过Fisher判别准则评估特征维度区分度，建立分层特征选择策略；根据所述时频特征、固有模态分量、梅尔频率倒谱系数、声学特征参数和分层特征选择策略输出所述特征标识；对所述特征标识进行时序分析以识别关键时序特征集合，建立对齐特征映射结构组合模态后生成关联模式； 对所述关联模式执行路径分析并标注组合节点，通过转换链重构特征后输出表示结构；将所述表示结构进行层级融合并提取融合区域，根据所述融合区域输出融合要素；对所述融合要素进行缺失补充并定位缺失部分，对所述缺失部分进行数据重构输出完整内容，包括：建立特征完整性评估模型，用于获取所述融合要素对应的要素缺失部分；要素缺失部分对应的三类缺失包括认知特征异常、行为特征中断和基础特征偏离，针对认知特征异常，采用变分自编码器进行重构，对于行为特征中断，根据中断位置的前后完整序列，使用双向门控循环单元网络预测缺失片段，针对基础特征偏离，选取质量评估得分0.8的相邻特征作为参考，通过特征重构确保其与整体特征分布的一致性；通过多层特征的联合重构，形成了完整的特征补充数据集；根据时空插值算法恢复所述要素缺失部分的时序连续性；对所述要素缺失部分进行特征分布对齐处理，确保重构数据一致性，输出包含完整时序特征和语义关联的所述完整内容； 对所述完整内容进行意图解析以获取关键要素，将所述关键要素转化为交互信息并输出交互意图；对所述交互意图进行信息整合以获取转换规则，根据所述转换规则生成交互命令，完成基于脑机AI耳机的脑电-语音混合交互。

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