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龙图腾网获悉中山市名迪电器有限公司申请的专利一种智能语音家电控制系统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：CN118571222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410636233.4，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权一种智能语音家电控制系统是由邓淇鸿设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能语音家电控制系统在说明书摘要公布了：一种智能语音家电控制系统，包括语音采集端、语音处理端、智能家电控制与反馈端、系统监控与管理端、GUI交互端，语音采集端用于采集外部的用户语音信号，语音处理端用于对接收的外部语音进行识别并解析用户的语音指令，智能家电控制与反馈端用于对家电设备进行控制并向用户反馈语音指令的执行结果，系统监控与管理端用于对家电控制系统的状态进行监控并管理用户信息，GUI交互端用于提供用户交互界面并满足用户的个性化设置。本发明提出改进动态频谱优化与自适应语音识别算法对用户语音进行识别，提出改进动态协调语音家电控制算法对家电进行智能控制，为一种智能语音家电控制系统提供更优的方案。

本发明授权一种智能语音家电控制系统在权利要求书中公布了：1.一种智能语音家电控制系统，其特征在于，包括语音采集端、语音处理端、智能家电控制与反馈端、系统监控与管理端和GUI交互端，语音采集端包括语音采集模块，语音采集模块用于采集外部的用户语音信号，语音处理端包括语音识别模块和语音理解模块，语音识别模块提出改进动态频谱优化与自适应语音识别算法对接收的用户语音进行准确识别，语音理解模块用于解析用户的语音指令，智能家电控制与反馈端包括智能家电控制模块、语音反馈模块和用户确认模块，智能家电控制模块提出改进动态协调语音家电控制算法对智能家电设备进行精准控制，语音反馈模块用于向用户反馈语音指令的执行结果，用户确认模块用于为用户提供验证语音指令的准确性和完整性，系统监控与管理端包括状态监控模块和用户管理模块，状态监控模块用于对家电控制系统的状态进行实时监控，用户管理模块用于管理用户信息，GUI交互端包括用户界面模块，用户界面模块用于提供用户交互界面并满足用户的个性化设置； 语音识别模块提出改进动态频谱优化与自适应语音识别算法将接收的用户语音信号转换为文本信号以进行准确识别； 改进动态频谱优化与自适应语音识别算法具体如下：首先将采集的模拟语音信号转换为数字语音信号，即0≤m≤K-1，其中，Dm为频率域中的信号在频率索引m处的数字语音信号，m为频率域中的频率分量索引，sk为时间域中原始语音信号在采样点k处的模拟语音信号，k为时间域中的采样点索引，e·为指数函数，K为采样窗口的大小，j为虚数单位，然后将数字语音信号分割成多个小段，提出改进布莱克曼窗函数对数字语音信号的加窗和分帧过程，以使信号频谱具有更低的旁瓣水平，能更清晰的区分相邻频率的信号，进一步提升语音识别的性能，即 其中，qit为第i个信号样本在加窗后的在时间点t处的值，M为布莱克曼窗口的长度，w[m]为布莱克曼窗函数，D[m-t]为数字语音信号在在时间点m-t处的值，a0为布莱克曼窗函数的直流分量，a1为布莱克曼窗函数的下降速率控制参数，a2为布莱克曼窗函数的边缘平滑参数，α为指数衰减的控制参数，cos·为余弦函数，然后对处理后的语音信号进行特征提取，提出加权输入输出序列的相关性对特征提取过程进行改进，以更好的区分不同语音的特征，即其中，μ为信号序列均值，Pt为在时间点t处的语音特征输出，fXt,Zt为输入语音特征函数，Xt为输入信号序列，Zt为输出信号序列，n为输入序列的长度，wi为输入输出序列之间相关性的权重系数，然后提出时间调节系数计算语音信号的特征参数，以更加灵活的适应语音信号的时间变化，提高特征的表达能力，即 其中，FPt为在时间点t处的语音特征参数输出，λ为控制着不同时间点特征之间的影响程度的时间调节系数，n为输入序列的长度，xi为第i个信号样本的输入序列值，zi为输出序列的值，然后引入平衡因子和平滑函数来计算测试模板和参考模板之间的距离，以更好的处理不同长度的语音模板，减少由于局部对齐引起的距离计算波动，即 其中，Tk为测试模板和参考模板之间的总距离，K为语音模板中的帧数长度，Wk为测试模板在第k帧的特征参数向量，Yxk为参考模板在匹配到的帧xk的特征参数向量，p[Wk,Yxk]为计算Wk与Yxk之间的距离函数，δ为调整平滑处理对总距离影响的平衡因子，dsmoothxk,Xk为减少距离计算波动的平滑函数，xk为参考模板中的第k帧，Xk为参考模板中与测试模板第k帧对齐的帧索引，改进动态频谱优化与自适应语音识别算法首先提出改进布莱克曼窗函数对数字语音信号的加窗和分帧过程，使信号频谱具有更低的旁瓣水平，能更清晰的区分相邻频率的信号，然后提出加权输入输出序列的相关性对特征提取过程进行改进，以更好的区分不同语音的特征，最后引入平衡因子和平滑函数来计算测试模板和参考模板之间的距离，以更好的处理不同长度的语音模板，减少由于局部对齐引起的距离计算波动，以对语音信号进行准确识别。

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