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龙图腾网获悉山东大学;临沂大学;浙江大华技术股份有限公司;海尔机器人科技(青岛)有限公司申请的专利基于近似最近邻检索算法的快速智能语音助手响应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：CN120808784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511247671.2，技术领域涉及：G10L15/22；该发明授权基于近似最近邻检索算法的快速智能语音助手响应方法是由胡宇鹏;田阳;甘甜;王九如;王星;金恒;殷俊;丁来国;朱树磊;张蕊设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近似最近邻检索算法的快速智能语音助手响应方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能家居技术领域，尤其涉及一种基于近似最近邻检索算法的快速智能语音助手响应方法。步骤如下：收集用户的历史语音指令信息构建云端数据库，对云端数据库中数据进行语音特征提取，并将语音特征提取保存至云端向量数据库；对云端向量数据库中语音特征向量进行聚类分层，引入多级均衡度调整策略进行均衡度调整；使用IVF‑HNSW框架对聚类中心进行管理；将语音特征提取模型中的数据进行迁移，提取用户语音指令特征向量与用户的历史语音指令信息作为辅助信息一并传递至云端；通过IVF‑HNSW索引结构对用户语音指令特征向量进行查询，得到匹配的语音特征的健值，将指令返回至本地智能语音终端。本发明可以能够实现高效的索引构建以及近似最近邻检索。

本发明授权基于近似最近邻检索算法的快速智能语音助手响应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近似最近邻检索算法的快速智能语音助手响应方法，其特征是，包括以下步骤： S1、收集用户的历史语音指令信息构建云端数据库，然后将云端数据库中语音指令输入至语音特征提取模型中进行语音特征提取，语音特征的形式为语音特征向量，指令对，再将语音特征向量保存至云端向量数据库； S2、对云端向量数据库中语音特征向量进行聚类分层，并计算每一层聚类中心集合，然后为每层聚类选择聚类初始中心，并使初始聚类中心的数量与聚类中心集合中聚类中心数量相同，接着引入多级均衡度调整策略进行均衡度调整，多级均衡度调整策略包含层内均衡度调整策略和层间均衡度调整策略； S3、使用IVF‑HNSW框架对语音特征向量以及计算所得的聚类中心进行管理； S3具体如下： 通过PQ量化算法对云端向量数据库进行压缩得到量化后的云端向量数据库，根据与步骤S2中依次迭代得到的最后一层的聚类中心构建IVF‑HNSW图索引结构，表示第层中第个聚类中心； 具体将量化后的云端向量数据库分配到最近的聚类中心中形成簇结构，使用聚类中心代表改簇，从而实现IVF倒排索引的构建，然后在所有聚类中心的基础上，使用HNSW算法构建图索引来管理聚类中心，从IVF‑HNSW框架结构对语音特征向量以及计算所得的聚类中心进行管理，其中，向量与聚类中心的组织管理策略为IVF，聚类中心的组织管理策略为HNSW； S4、将语音特征提取模型中的数据进行迁移，然后提取用户语音指令特征向量，与用户的历史语音指令信息作为辅助信息一并传递至云端； S5、云端接收到用户查询向量及语音信息后，通过IVF‑HNSW索引结构对用户语音指令特征向量进行查询，查询并输出在云端数据库中存储的相似的语音向量，根据查询结果中向量的编号匹配到该向量相应的语音特征向量，指令对健值，将指令返回至本地智能语音终端。

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山东大学;临沂大学;浙江大华技术股份有限公司;海尔机器人科技(青岛)有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27号；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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