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龙图腾网获悉武汉东湖学院申请的专利一种机器人自适应互动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：CN120340498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510804084.2，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权一种机器人自适应互动方法及系统是由黄苏雨设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人自适应互动方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能机器人技术领域，具体涉及一种机器人自适应互动方法及系统。一种机器人自适应互动系统，包括：语音数据获取模块、对话语音数据构建模块和对话文本生成模型更新模块。本发明在机器人与人进行互动的过程中，获取用户的语音数据，并将语音数据转换的文本数据通过对话文本生成模型进行处理，生成用于构建对话语音数据的对话文本数据，机器人基于对话语音数据进行回复，实现机器人的互动，并且在对话文本生成模型中，基于用户的说话风格提取语义特征向量，还通过多轮次的对话进一步对语义特征向量进行更新，使得通过文本数据和标准语义特征向量生成的对话文本数据能够符合用户的说话习惯，提升用户在进行互动时的体验。

本发明授权一种机器人自适应互动方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种机器人自适应互动方法，其特征在于，包括： 在机器人进行语音互动的过程中，获取用户输入的语音数据，将语音数据通过语音识别技术转换为文本数据，再将文本数据送入对话文本生成模型进行处理，生成对话文本数据，并将对话文本数据通过语音合成技术生成对话语音数据，对话语音数据通过机器人的扬声器进行播放，以实现机器人的互动；并基于下一对话轮次获取的语音数据对对话文本生成模型进行更新； 对话文本生成模型包括语义特征提取层，语义特征更新层和对话文本数据构建层，其中语义特征提取层用于对文本数据进行语义特征提取，以构建语义特征向量；语义特征更新层用于基于用户的多对话轮次对语义特征向量进行更新，以构建标准语义特征向量；对话文本数据构建层用于对文本数据和标准语义特征向量进行对话文本分析，以构建对话文本数据；语义特征向量用于表征用户对话时的说话风格； 基于下一对话轮次获取的语音数据对对话文本生成模型进行更新，具体包括如下步骤： 将当前对话轮次获取的语音数据记为前部语音数据，将下一对话轮次获取的语音数据记为后部语音数据，再将前部语音数据和后部语音数据送入情绪变化分析模型中进行处理，输出情绪变化值； 在对话文本生成模型末尾依次添加一个语义特征提取层和一个语义特征更新层，添加的语义特征提取层与对话文本生成模型中的语义特征提取层一致，添加的语义特征更新层与对话文本生成模型中的语义特征更新层一致，且当前对话轮次的对话文本数据构建层输出的对话文本数据依次通过末尾添加的语义特征提取层和语义特征更新层进行处理，输出目标语义特征向量，将目标语义特征向量与当前对话轮次的对话文本生成模型中的标准语义特征向量之间的均方误差记为语义分析损失值，再将语义分析损失值与情绪变化值的倒数进行加权求和，构建综合损失值，以最小化综合损失值的方向，通过梯度下降法对末尾添加了语义特征提取层和语义特征更新层的对话文本生成模型中的对话文本数据构建层进行参数调整，以实现对对话文本生成模型的更新。

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