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龙图腾网获悉湖南软件职业技术大学申请的专利一种基于多模态交互的人工智能科普展示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：CN120874089B 。

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：202511354112.1，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种基于多模态交互的人工智能科普展示系统及方法是由张翔;何永亚;罗校清;程星火;朱望设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态交互的人工智能科普展示系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，本发明提供了一种基于多模态交互的人工智能科普展示系统及方法，包括：采集用户图像与声音特征后，图像经轻量卷积神经网络检测面部、指纹等敏感区域并施加自适应高斯模糊；声音分帧后提取梅尔频率倒谱系数并标准化处理；定义含处理参数的隐私标签，按敏感系数将数据分为高敏感和低敏感数据，通过SHA‑256绑定数据；传输时高敏感数据采用SM4加密，低敏感数据采用AES‑256‑GCM加密，结合HMAC‑SHA256校验数据完整性；储存通过硬件安全单元生成主密钥进行二次加密，采用分布式分片存储模式，各分片密钥独立，保障多模态科普交互过程中的用户隐私与数据安全。

本发明授权一种基于多模态交互的人工智能科普展示系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态交互的人工智能科普展示系统，其特征在于：包括： 数据采集模块：采集用户图像特征、声音特征，分别对图像特征、声音特征进行处理，定义隐私标签，通过敏感系数将隐私标签分类为高敏感数据和低敏感数据；并将隐私标签与处理后的图像特征和声音特征进行绑定； 所述分别对图像特征、声音特征进行处理的具体过程为： 对图像特征进行处理，利用轻量级卷积神经网络构建目标检测模型，对输入图像特征进行前向推理，检测面部、指纹敏感区域，输出敏感区域的边界框集合： ，其中，为第i个敏感区域的左上角坐标，为第i个敏感区域的左上角坐标中的横坐标，为第i个敏感区域的左上角坐标中的纵坐标，为第i个敏感区域的右下角坐标，为第i个敏感区域的右下角坐标中的横坐标，为第i个敏感区域的右下角坐标中的纵坐标，i为敏感区域的索引序号，取值范围为1≤i≤N，N为检测到的敏感区域数量； 基于目标检测模型的输出，计算敏感区域的面积和模糊强度，利用自适应高斯模糊算法，模糊程度由敏感区域面积和场景系数动态决定，定义模糊核的标准差：，其中，敏感区域面积为，场景系数可根据环境噪声、交互场景实时调整，高斯模糊核函数为：；其中，、为相对坐标，为指数函数，实现权重随距离的指数衰减，为归一化系数； 对图像特征的敏感区域施加模糊，模糊后图像的像素值为原图像与高斯核的卷积仅作用于敏感区域； ，其中，为核的半宽，为第i个敏感区域对应的高斯模糊标准差，为第i个敏感区域对应的高斯模糊核函数，、为模糊核内的偏移坐标，为模糊处理后，图像在x,y处的输出像素值； 将采集的声音特征分帧为长度的帧序列，施加汉宁窗：，其中，，为帧移，为帧索引，对每帧计算短时傅里叶变换，得到频谱； 对预处理后的声音特征进行剥离，将线性频率f映射到梅尔频率，通过三角滤波器组提取梅尔谱：，其中，为第m个梅尔滤波器的频率范围，为第m个三角滤波器的频率响应，对梅尔谱取对数后，2595、700为经验常数，拟合人耳频率感知的非线性关系，n为语音帧索引，m为梅尔滤波器组索引； 通过离散余弦变换DCT得到梅尔频率倒谱系数MFCC： ，其中，为MFCC维度索引，取值范围是，为梅尔滤波器总数量，为MFCC维度，为对滤波器索引中心化，避免边界偏差，为对第n帧第m个梅尔谱值取对数； 进行标准化处理：，其中，，为预训练通用语音库中第k阶MFCC的均值，E为数学期望，为预训练通用语音库中第k阶MFCC的标准差，消除声纹独特性，为标准化后的MFCC系数； 数据传输模块：为高敏感数据和低敏感数据分配加密策略，在用户端与服务器之间建立动态加密传输通道，用于数据传输，对传输数据进行完整性校验； 数据储存模块：对高敏感数据和低敏感数据进行二次加密处理，为二次加密处理后的高敏感数据和低敏感数据构建分布式存储架构，将数据分片存储在不同节点，每个数据分片采用不同的加密密钥，通过分布式哈希表记录数据分片位置，避免单片数据泄露导致完整数据泄露，并建立数据生命周期管理机制，确保数据不可恢复。

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