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龙图腾网获悉极简互联(北京)信息科技有限公司申请的专利基于大语言模型的实时语音流对话交互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：CN121191519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511729337.0，技术领域涉及：G10L15/26；该发明授权基于大语言模型的实时语音流对话交互方法及系统是由冯学波;李兆健;刘璐瑶;杨璐源设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的实时语音流对话交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的实时语音流对话交互方法及系统，属于语音识别、自然语言处理与人机交互技术领域。该方法包括：S1，按320毫秒时间窗切分语音信号；S2，通过双通路并行处理，分别在本地生成初步文本假设及上传帧至服务端精确重建文本；S3，融合生成带置信度标签的最终文本；S4，将文本输入具备上下文管理机制的大语言模型生成自然语言响应；S5，进行节奏感知的语音合成输出；S6，更新对话缓存并同步语言模型状态；S7，采用延迟缓释机制提前预测语义走向；S8，引入轮级语调节奏参数用于语义调节。有益效果：降低响应延迟，融合置信度标签提高识别准确率，同时通过上下文与语调建模增强多轮交互的连贯性和自然性。

本发明授权基于大语言模型的实时语音流对话交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的实时语音流对话交互方法，其特征在于，所述基于大语言模型的实时语音流对话交互方法包括以下步骤： S1.将采集到的连续语音信号按照固定时间窗为320毫秒进行切分，得到语音帧序列； S2.将所述语音帧序列通过双通路进行并行处理，一路在本地通过声学模型生成初步文本假设，另一路将原始帧数据上传至远程服务端进行精确文本重建； S3.将所述初步文本假设与服务端重建文本进行比对融合，构建含置信度标签的最终文本； S4.将所述含置信度标签的最终文本输入具备上下文管理机制的大语言模型，生成对应自然语言响应； S5.对响应文本进行语音合成排布，根据节奏标签进行时序输出； S6.将本轮交互内容存储至历史缓存区，并同步刷新所述大语言模型中的对话状态； S7.所述方法还包括一延迟缓释预测机制，在语音帧进入本地通路后20毫秒内预测其语义走向，提前为所述大语言模型预置下一轮推理窗口； S8.所述方法还包括一轮级策略注入机制，将多轮语音交互中的语调变化、停顿规律以及语速分布量化为数值参数并传入所述大语言模型用于语义趋势调节。

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