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龙图腾网获悉广州万企共赢科技管理有限公司申请的专利基于深度学习的数字人智能交互方法及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：CN120708611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510841396.0，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权基于深度学习的数字人智能交互方法及系统是由王伍祺设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数字人智能交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于深度学习的数字人智能交互方法及系统，方法包括：获取用户交互数据，包括语音流、对应的文本以及文本历史上下文，将所述文本输入BERT‑base预训练模型，输出当前轮语义向量，并根据所述当前轮语义向量确定用户的韵律风格向量；基于所述当前轮语义向量和韵律风格向量，利用神经网络得到当前轮用户风格向量；根据所述当前轮用户风格向量，结合所述当前轮语义向量，构建语义轨迹模型，输出语义意图偏移向量；基于所述当前轮用户风格向量、当前轮语义向量和语义意图偏移向量，利用控制向量生成器生成统一控制信号，以形成数字人交互的最终多模态响应。

本发明授权基于深度学习的数字人智能交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的数字人智能交互方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取用户交互数据，包括语音流、所述语音流对应的文本以及所述语音流的文本历史上下文，将所述文本输入BERT-base预训练模型，输出当前轮语义向量，并根据所述当前轮语义向量确定用户的韵律风格向量，具体包括： 将所述文本输入BERT-base预训练模型，提取[CLS]位置的输出向量作为当前轮语义向量； 引入语速、基频、停顿比例以及情绪波动率，结合所述当前轮语义向量确定韵律风格向量，并基于正则项控制韵律风格向量突变导致风格漂移异常；其中所述正则项基于所述语义向量和韵律风格向量进行风格一致性度量确定，用于所述BERT-base预训练模型训练； S2、基于所述当前轮语义向量和韵律风格向量，利用神经网络得到当前轮用户风格向量，具体包括： 将所述韵律风格向量输入所述神经网络得到与所述当前轮语义向量对齐的韵律风格向量，并与所述当前轮语义向量进行拼接，并对拼接的向量进行规范化，生成当前轮风格嵌入； 对所述当前轮风格嵌入引入演化感知平滑机制，以增强当前风格表征的时间一致性，生成最终的当前轮风格嵌入； 其中，所述演化感知平滑机制表示当前轮语义向量的语义稳定度衰减函数最小，若当前轮风格嵌入波动最大，将受到最大的惩罚； S3、根据所述当前轮用户风格向量，结合所述当前轮语义向量，构建语义轨迹模型，输出语义意图偏移向量； S4、基于所述当前轮用户风格向量、当前轮语义向量和语义意图偏移向量，利用控制向量生成器生成统一控制信号，以形成数字人交互的最终多模态响应。

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