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龙图腾网获悉广州九四智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的语音机器人意图预测模型及构建方法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：CN119517019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411646287.5，技术领域涉及：G10L15/18；该发明授权一种基于深度学习的语音机器人意图预测模型及构建方法是由刘嗣平;汤丁青设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的语音机器人意图预测模型及构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的语音机器人意图预测模型及构建方法，涉及人工智能技术领域，包括：数据采集模块，通过高麦克风阵列捕捉语音，并将其转换为数字音频数据，对数字音频数据进行预处理；特征提取模块，从预处理后的语音数据中提取声谱特征、语音韵律特征，并对声谱特征、语音韵律特征进行处理，得到的深层特征数据；深度学习模块，根据深层特征数据，通过多种深度学习算法的融合，以捕捉语音数据中的时序依赖和语义信息；预测模块，对时序依赖和语义信息进行加速训练过程，并对数据集进行意图预测，以构建意图预测模型。本发明通过集成语音捕捉、数据预处理、深度学习等技术，实现了高效、准确的意图预测。

本发明授权一种基于深度学习的语音机器人意图预测模型及构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的语音机器人意图预测模型，其特征在于，所述模型包括： 数据采集模块，通过高麦克风阵列捕捉语音，并将其转换为数字音频数据，对数字音频数据进行预处理； 特征提取模块，从预处理后的语音数据中提取声谱特征、语音韵律特征，并对声谱特征、语音韵律特征进行处理，得到的深层特征数据，包括：将预处理后的语音信号分成固定大小的帧，对每一帧信号进行加窗处理，对加窗后的每一帧信号进行快速傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，以得到每一帧的频谱；根据每一帧的频谱，以提取出多种声谱特征，包括梅尔频率倒谱系数、线性预测系数和线性预测倒谱系数；将预处理后的语音信号，通过计算，以获得语音韵律特征；对提取的声谱特征和韵律特征进行降维处理，去除冗余信息，以得到降维后的特征；通过深度信念网络对降维后的特征进行学习，以提取深层的特征； 深度学习模块，根据深层特征数据，通过多种深度学习算法的融合，以捕捉语音数据中的时序依赖和语义信息，包括：将深层特征数据通过拼接、加权求和方式进行融合，以得到融合后的特征，包含语音数据的短时信息、长时依赖和上下文信息；根据融合后的特征，构建Transformer深度学习模型；对Transformer深度学习模型进行模型训练，以得到训练的模型；根据训练的模型，对新的语音数据进行预测和推理，捕捉其中的时序依赖和语义信息； 预测模块，对时序依赖和语义信息进行加速训练过程，并对数据集进行意图预测，以构建意图预测模型。

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