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龙图腾网获悉长春建筑学院申请的专利基于语音识别的沉浸式人机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：CN121415769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202512016848.4，技术领域涉及：G10L15/06；该发明授权基于语音识别的沉浸式人机交互方法及系统是由吴侨;张志刚设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音识别的沉浸式人机交互方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及语音识别技术领域，具体涉及基于语音识别的沉浸式人机交互方法及系统，该方法包括：语音数据采集与基频提取；方言干扰量化评估；语势失调趋势分析；自适应学习率调整与模型优化。本申请旨在通过动态调整在线学习模型中的固定学习率，以根据方言特点实时更新用户所在地区的语音识别模型，便于用户实现沉浸式的人机交互。

本发明授权基于语音识别的沉浸式人机交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于语音识别的沉浸式人机交互方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 实时采集用户每次会话中每一段语音的原始语音信号及其基频数据； 将当前段语音的原始语音信号的基频数据与预设的基频动态集合对比，计算基频偏移量，并采用STOI算法获得当前段语音的语音清晰度得分，进而计算用户每次会话中当前段语音的方言交互干扰度，并按时间顺序构成实时方言交互干扰序列；所述方言交互干扰度的计算公式为： 其中，A表示用户每次会话中当前段语音的方言交互干扰度，表示当前段语音的基频 偏移量，表示当前用户会话中所有已识别语音段的基频偏移量的最大值， 表示当前段语音的语音清晰度得分； 对所述序列进行滑动窗口平滑与趋势拟合，以构建用户每次会话时用于动态调整在线学习模型中固定学习率的自适应调整因子；所述自适应调整因子的计算公式为： 其中，B为用户每次会话的语势失调趋势；为第i个滑动窗口内的方言交互干扰度均 值；为所有滑动窗口中方言交互干扰度均值的最大值；为第i个滑动窗口内方言交互 干扰度的趋势斜率，I为滑动窗口总个数； 将用户每次会话的语势失调趋势作为用户每次会话时用于动态调整在线学习率的自适应调整因子； 利用动态调整的实时学习率作为在线学习模型参数更新的步长，输出用户所在地区的语音识别模型的更新模型参数，用于更新用户所在地区的语音识别模型，实现对方言干扰的实时适应；所述学习率的动态调整方法为： 为用户每次会话动态调整的实时学习率，为预设的固定学习率，B为用户每次会话 的语势失调趋势，为双曲正切函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春建筑学院，其通讯地址为：130600 吉林省长春市双阳区奢岭街道办事处幸福村；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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