【发明专利说明书范文】一、发明名称

一种基于人工智能的智能语音识别系统及其应用方法

二、技术领域

本发明涉及人工智能与语音处理技术领域，尤其涉及一种能够高效、准确识别用户语音指令的智能语音识别系统及其应用方法。

三、背景技术

随着信息技术的快速发展，语音识别技术在日常生活和工业应用中发挥着越来越重要的作用。传统的语音识别系统往往依赖于固定的语义模型和有限的语料库，导致在复杂环境或不同口音下识别准确率较低。此外，现有系统对多语言、多场景的适应性较差，难以满足现代智能化设备的需求。

因此，亟需一种能够提升识别精度、增强多场景适应能力的智能语音识别系统。

四、发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的智能语音识别系统，该系统能够通过深度学习算法对用户的语音输入进行实时分析，并结合上下文信息进行语义理解，从而提高识别的准确性和响应速度。

本发明的技术方案如下：

1. 语音采集模块：用于采集用户的语音信号，并将其转换为数字音频数据。

2. 预处理模块：对采集到的音频数据进行降噪、分帧和特征提取，以提高后续识别的准确性。

3. 深度学习识别模块：采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方式，对提取的语音特征进行建模与分类，实现对用户语音指令的精准识别。

4. 语义理解模块：在识别出语音内容后，结合上下文信息和语义模型，进一步解析用户意图，提升系统的理解和响应能力。

5. 反馈与优化模块：根据用户的使用习惯和反馈信息，持续优化模型参数，提高系统的自适应能力和识别效果。

本发明还提供了一种应用于智能家电、车载系统及移动终端中的语音控制方法，能够实现更加自然、流畅的人机交互体验。

五、附图说明

图1为本发明的整体系统结构框图；

图2为语音识别流程示意图；

图3为深度学习模型的网络结构图。

六、具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。

在实际应用中，用户通过麦克风输入语音指令，系统首先将语音信号传输至预处理模块进行降噪和特征提取。随后，提取后的特征数据被送入深度学习识别模块，该模块通过训练好的CNN-RNN混合模型进行分类与识别。识别结果经过语义理解模块处理后，生成相应的控制指令并反馈给用户设备。同时，系统会根据用户的使用情况自动调整模型参数，实现持续优化。

七、有益效果

本发明提供的智能语音识别系统具有以下优点：

- 提高了语音识别的准确率，特别是在嘈杂环境中；

- 增强了对多种语言和口音的适应能力；

- 实现了对用户意图的精准理解，提升了人机交互的自然度；

- 系统具备自我学习和优化能力，能够不断提升识别性能。

八、权利要求书

1. 一种基于人工智能的智能语音识别系统，其特征在于，包括语音采集模块、预处理模块、深度学习识别模块、语义理解模块和反馈与优化模块。

2. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习识别模块采用卷积神经网络与循环神经网络相结合的结构。

3. 根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述语义理解模块能够根据上下文信息对识别结果进行解析。

4. 一种应用于智能设备的语音控制方法，其特征在于，包括语音采集、特征提取、语音识别、语义理解及控制执行步骤。

5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括根据用户反馈进行模型优化的步骤。

九、说明书摘要

本发明公开了一种基于人工智能的智能语音识别系统及其应用方法，该系统通过集成深度学习算法和语义理解模块，提高了语音识别的准确率和适应性，适用于智能家电、车载系统及移动终端等设备，具有良好的实用价值和推广前景。