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創(chuàng )澤機器人
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機器人如何鎖定目標說(shuō)話(huà)人:聲紋識別,空間感知與波束形成,注意力機制建模

來(lái)源:聲網(wǎng)研究院     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2025/11/21   主題:其他 [加盟]

在對話(huà)式 AI 中,選擇性注意力鎖定的核心是鎖定目標說(shuō)話(huà)人,并盡可能降低噪聲和干擾 信號的影響。實(shí)現路徑主要包括:

1.聲紋識別

聲紋識別是利用音色、語(yǔ)調、語(yǔ)速等特征,AI 系統可穩定區分和識別不同說(shuō)話(huà)人。 紋識別具備高精度識別和個(gè)性?xún)r(jià)化支持兩大優(yōu)勢:

. 高精度識別:基于深度學(xué)習的聲紋識別,即使在嘈雜環(huán)境下也能準確定位目標人 聲。例如,聲網(wǎng)對話(huà)式 AI 引擎可屏蔽 95% 的背景人聲干擾。

. 個(gè)性化體驗:支持自動(dòng)識別不同說(shuō)話(huà)人并提供差異化回應,為多用戶(hù)場(chǎng)景帶來(lái)更 自然的交互。

2.空間感知與波束形成

通過(guò)麥克風(fēng)陣列和波束形成算法,基于聲源空間位置定向拾音,削弱非目標用戶(hù)聲音。

3.注意力機制建模

在語(yǔ)音識別與語(yǔ)義理解模型中引入 Transformer 注意力機制,使模型能“聚焦”目標 信號而忽略干擾。

2.6.2 場(chǎng)景應用

. 會(huì )議場(chǎng)景:AI 助手只響應主持人語(yǔ)音指令,或根據聲紋區分發(fā)言人,生成更精 確的會(huì )議紀要。

. 嘈雜環(huán)境:在展會(huì )、商場(chǎng)等場(chǎng)所,鎖定用戶(hù)的聲音,避免因背景噪聲誤觸發(fā)。

. 家庭與個(gè)人助手:在多成員家庭中,根據聲紋為不同成員提供個(gè)性化語(yǔ)音控制和 定制化服務(wù)。

. 醫療場(chǎng)景:醫生查房時(shí),AI 只響應醫生指令,自動(dòng)忽略病人或其他環(huán)境音,保 障信息安全與交互準確。





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結合自然語(yǔ)言理解(NLU)技術(shù),識別用戶(hù)輸入中的關(guān)鍵詞或緊急意圖;檢測到人聲瞬時(shí)能量超過(guò)閾值立即中斷;用戶(hù)通過(guò)物理按鈕、快捷鍵或配置規則主動(dòng)觸發(fā)中斷

多輪對話(huà)的基本原理:采用 RTC 技術(shù)低延遲雙全工人機對話(huà),LLM 函數調用或結構化輸 出連接后端系統

對話(huà)式 AI Agent 服務(wù)部署于云端,協(xié)調端到端語(yǔ)音對話(huà)(Speech-to-Speech)的交互閉環(huán),整體采用 RTC 技術(shù)實(shí)現超低延遲雙全工人機對話(huà)

老年人陪伴機器人關(guān)注的重點(diǎn):表達能力 >理解能力

聲音和表達方式是否溫暖、自然、有情感,且語(yǔ)速、音量是否適合老年用戶(hù) ,能夠理解老人的話(huà)語(yǔ)及隱含情感,交互的流暢舒 適比絕對速度更重要

2025對話(huà)式AI發(fā)展白皮書(shū)-技術(shù)模塊,產(chǎn)品方案及生態(tài),對話(huà)體驗質(zhì)量評估方法,應用實(shí)踐落地等發(fā)展現狀與未來(lái)趨勢

系統地梳理了對話(huà)式 AI 的發(fā)展現狀與未來(lái)趨勢,為行業(yè)打造了一本可落地的實(shí)踐指南,開(kāi)啟了人與 AI 互動(dòng)的新紀元,硬件、教育、社交等各個(gè)領(lǐng)域的應用場(chǎng)景也隨之而來(lái)加速裂變

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文本生成與處理類(lèi)AI工具測評:代碼生成,文案創(chuàng )作,長(cháng)文摘要,專(zhuān)業(yè)問(wèn)答等核心能力;圖像生成與編輯類(lèi)AI工具測評:語(yǔ)音合成質(zhì)量,音色調節,視頻生成效果等

2025基于DeepSeek的詳細規劃智能管控體系創(chuàng )新與實(shí)踐-智能助手‌ 編制‌ 審查‌ 管理‌

基于A(yíng)I知識庫的嵌入式集成應用,實(shí)現全場(chǎng)景業(yè)務(wù)需求的準確響應;智能識別審查標準,形成標準化的審查知識庫,提高審查效率;智能選址,規劃條件生成、低效用地篩查等高效推進(jìn)城市發(fā)展落地的應用

以DeepSeek為代表的AI在能源行業(yè)的應用前景預測-精準預測風(fēng)光發(fā)電功率,實(shí)時(shí)監測與故障診斷

精準預測風(fēng)光發(fā)電功率(如某省電網(wǎng)棄光率從19%降至3.2%,預測精度達94.7%);省間新能源交易電量1711億千瓦時(shí)(+22.5%);零售市場(chǎng)用戶(hù)達114.9萬(wàn)家,售電公司5229家

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利用LLM工具(如DeepSeek、ChatGPT)構建地圖智能體,集成知識圖譜與數據工具,實(shí)現自動(dòng)化制圖;結合GAN/GCN生成符合制圖規則的地圖,賦能智慧城市、游戲娛樂(lè )等新興領(lǐng)域

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萬(wàn)億Token訓練時(shí)間壓縮至3.7天;動(dòng)態(tài)8位浮點(diǎn)量化提升訓練速度30%;優(yōu)化計算效率與負載均衡,突破傳統Transformer限制;文生圖/圖生文任務(wù)中仍需提升生成準確性

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