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龙图腾网获悉南昌市一境信息技术有限公司申请的专利基于AI多模态大模型的智能对话系统及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：CN120491834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510977222.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于AI多模态大模型的智能对话系统及方法是由余天水;涂冬华设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI多模态大模型的智能对话系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于AI多模态大模型的智能对话系统及方法，所述方法包括实时采集用户的生物特征数据；利用对抗生成网络克隆用户的个性化表达模式；驱动音频分身与用户进行多轮对话交互，并通过表情识别模块捕捉用户实时生理信号，结合对话上下文生成动态应答内容建议；基于强化学习模型分析交互过程。本发明实现了语音韵律特征、语言结构特征及面部动态特征的多模态深度融合，从而突破了现有技术中单模态或简单特征拼接的局限，能够精准且全面地捕捉用户的情感状态、表达意图及细微的生理反应，为构建高保真用户表征奠定了坚实基础。

本发明授权基于AI多模态大模型的智能对话系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI多模态大模型的智能对话方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集用户的生物特征数据，包括语音流、面部视频流及交互文本，通过多模态融合编码器提取语音韵律特征、语言结构特征及面部动态特征，输出联合特征向量； 基于联合特征向量构建用户数字分身模型，利用对抗生成网络克隆用户的个性化表达模式，生成包含语言节奏、惯用词汇、地域口音映射关系的音频分身； 加载预设场景知识库，驱动音频分身与用户进行多轮对话交互，并通过表情识别模块捕捉用户实时生理信号，结合对话上下文生成动态应答内容建议； 基于强化学习模型分析交互过程，生成包含语言冗余度、逻辑连贯性、微表情管理指标的多维评估报告，同步存储最优表现片段至风格样本库； 所述生成包含语言节奏、惯用词汇、地域口音映射关系的音频分身，具体包括： 构建条件对抗生成网络，其中： 生成器接收联合特征向量及场景标签，输出带韵律标记的方言文本序列； 鉴别器对比真实用户语音样本与生成样本，通过频谱图动态时间规整算法优化地域口音相似度； 建立个性化语音规则库，存储用户特有的填充词使用频率、疑问句尾音上扬模式及紧张状态下的语速波动曲线； 所述鉴别器对比真实用户语音样本与生成样本，通过频谱图动态时间规整算法优化地域口音相似度，具体包括： 对真实用户语音样本执行多尺度声纹共振解析，提取方言特有的声学不变量集合以生成方言声纹量子图谱，方言声纹量子图谱包括声调滑移轨迹的量子化能级分布、爆破音口腔气压脉冲的混沌吸引子特征，以及鼻化元音的谐振腔拓扑指纹； 获取合成语音样本，将合成语音样本映射至方言声学流形空间，基于所述方言声纹量子图谱进行变分编码，标识频谱特征偏移区域并量化声学畸变程度，形成包含失真热点的声学异常张量场； 在包含失真热点的声学异常张量场内构建自适应方言连读的时空规整网格，通过声调能级的黎曼流形同步校准、混沌吸引子的李群同构变换，以及谐振腔指纹的共形映射补偿，生成方言声学守恒流形； 基于方言声学守恒流形驱动声波量子态重组，植入真实样本的声调量子纠缠特征，重构爆破音脉冲的混沌同步参数，注入鼻化谐振的拓扑约束条件，输出优化声场传播算子； 将优化声场传播算子导入声学全息调制引擎，计算方言特征点的声压梯度场分布，生成对抗机械谐振的相消干涉波阵面，合成地域语调的量子相干态序列，形成方言声学全息投影； 通过多通道反馈回路将方言声学全息投影与真实用户语音样本的声学不变量集合进行递归比对，捕捉残留的频谱相位偏差并量化共振峰迁移误差，生成声学误差修正向量； 基于声学误差修正向量重构声门脉冲波传导路径，通过喉腔湍流场逆推算法优化声带弛豫振荡参数，植入地域性颚咽闭合惯性特征，得到方言生物声学优化算子； 利用方言生物声学优化算子执行多轮迭代收敛计算，通过量子相干态干涉消除合成谐波失真，重组声调滑移轨迹的量子化能级分布，生成高保真方言语音样本； 基于高保真方言语音样本，最终以优化地域口音相似度。

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