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龙图腾网获悉锦创科技股份有限公司申请的专利基于语音意图识别的用户分类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：CN120977338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511483353.6，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于语音意图识别的用户分类系统是由刘坤全设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音意图识别的用户分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及语音用户分类技术领域，公开了基于语音意图识别的用户分类系统。该系统的语音采集模块获取原始语音数据及对应文本转录数据，按统一时间戳划分为对齐的语音段单元；信号增强模块对语音数据进行环境噪声抑制，对文本数据进行语法纠错，输出增强后的语音文本数据集；语义融合模块将该数据集输入基于语境约束的深度神经网络，得到语音文本融合语义向量；置信评估模块依据融合语义向量计算语音识别与语义理解准确度量化值，结合用户历史行为参数获取置信度参数；分类生成模块按置信度参数划分用户风险等级，将行为偏好映射函数嵌入分类算法，迭代调整分类边界至稳定性阈值内，得到初始用户分类结果。

本发明授权基于语音意图识别的用户分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语音意图识别的用户分类系统，其特征在于，包括：语音采集模块、信号增强模块、语义融合模块、置信评估模块和分类生成模块； 所述语音采集模块：获取用户的原始语音数据及对应的文本转录数据，并依据统一时间戳划分为对齐的语音段单元； 所述信号增强模块：对每个语音段单元的原始语音数据进行环境噪声抑制处理，对文本转录数据进行语法纠错处理，输出增强后的语音文本数据集； 所述语义融合模块：将所述增强后的语音文本数据集输入基于语境约束的深度神经网络，得到语音文本融合语义向量； 所述置信评估模块：根据所述语音文本融合语义向量计算语音识别准确度量化值与语义理解准确度量化值，并结合用户历史行为参数综合分析获取置信度参数； 所述分类生成模块：依据所述置信度参数划分用户风险等级，将行为偏好映射函数嵌入分类算法并迭代调整分类边界至稳定性阈值内，得到初始用户分类结果； 所述信号增强模块的处理过程包括如下内容： 对多通道原始语音数据，通过模拟声学信号在噪声环境中的传播特性，计算语音信号的信噪比分布，确定各频段的衰减系数，并根据衰减系数和语音段长度调整语音数据的能量值，生成增强后的语音数据，随后对增强后的语音数据进行音素分割和特征提取，生成反映语音内容的语音特征集； 所述信号增强模块的处理过程还包括如下内容： 对文本转录数据，通过模拟语言模型在语法结构中的解析过程，计算语法错误概率分布，确定错误类型的修正权重，并根据修正权重调整文本数据的词汇序列，生成增强后的文本数据，随后对增强后的文本数据进行语义角色标注和依存分析，生成反映意图结构的文本语义集； 最后将所述语音特征集和所述文本语义集整合为增强后的语音文本数据集； 所述语义融合模块的处理过程包括如下内容： 将所述增强后的语音文本数据集输入深度神经网络，所述深度神经网络包括特征编码器和语义解码器；所述特征编码器接收所述语音特征集和所述文本语义集，通过卷积神经网络提取所述语音特征集和所述文本语义集的深层特征，并使用注意力机制对深层特征进行加权融合，生成语音文本融合语义向量； 所述语义融合模块的处理过程还包括如下内容： 所述深度神经网络训练过程中，所述特征编码器的损失函数由重构损失和语境约束损失组成，所述语境约束损失基于语义一致性残差计算，所述重构损失衡量所述语音文本融合语义向量被所述语义解码器重构为原始输入的概率； 所述语义解码器的损失函数用于优化对原始输入的重构能力； 训练完成后，输出所述语音文本融合语义向量。

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