本發(fā)明涉及人工智能的，具體是一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著技術(shù)的快速發(fā)展，實(shí)時通信(rtc，real-timecommunication)和人工智能生成內(nèi)容(aigc，aigeneratedcontent)已成為推動現(xiàn)代通信和創(chuàng)作的關(guān)鍵技術(shù)。實(shí)時通信技術(shù)通過提供低延遲的音視頻傳輸功能，使得用戶能夠?qū)崟r交流信息。然而，現(xiàn)有的rtc系統(tǒng)在處理大規(guī)模并發(fā)用戶時，系統(tǒng)的穩(wěn)定性和延時控制仍有改進(jìn)空間。在此背景下，我們需要一種能夠高效處理大規(guī)模并發(fā)用戶，同時保持低延時的rtc系統(tǒng)。

2、另一方面，人工智能生成內(nèi)容技術(shù)通過利用深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，能夠自動生成高質(zhì)量的文本、圖像、視頻等內(nèi)容。這不僅大大提高了內(nèi)容生成的效率，也為用戶提供了更加個性化和豐富的內(nèi)容體驗(yàn)。但當(dāng)前的aigc系統(tǒng)主要用于靜態(tài)內(nèi)容的生成，對于實(shí)時性和互動性方面還有很大的提升空間。例如，在社交媒體或在線直播中，用戶的需求不僅僅是被動接收內(nèi)容，而是更希望通過互動來生成或修改內(nèi)容，這對傳統(tǒng)的aigc系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。

3、結(jié)合rtc與aigc技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅能提供實(shí)時的語音交互體驗(yàn)，還可以根據(jù)用戶的實(shí)時反饋?zhàn)詣由蛇m應(yīng)性的內(nèi)容，從而極大地豐富了用戶體驗(yàn)。這種系統(tǒng)的技術(shù)整合和功能擴(kuò)展不僅能夠提高實(shí)時通信的質(zhì)量和效率，還能夠?qū)崿F(xiàn)更加個性化和動態(tài)的互動內(nèi)容，從而滿足不同類型用戶的需求，推動實(shí)時互動傳播和內(nèi)容自動生成技術(shù)的發(fā)展。

4、針對上述的技術(shù)缺陷，現(xiàn)提出一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成系統(tǒng)的解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

2、一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成方法，包括：

3、通過設(shè)備的麥克風(fēng)捕捉用戶的語音輸入，使用語音識別技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為文本信息；

4、將識別到的文本輸入傳遞給自然語言理解模塊，進(jìn)行語義解析，識別用戶意圖和信息；

5、根據(jù)用戶意圖及需求，使用aigc技術(shù)動態(tài)生成個性化內(nèi)容；

6、根據(jù)交互中的反饋實(shí)時優(yōu)化生成的內(nèi)容，適應(yīng)用戶的需求變化，將生成的文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為語音輸出，提供給用戶。

7、進(jìn)一步的，所述語音采集采用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行聲學(xué)建模,結(jié)合語言模型進(jìn)行解碼搜索，生成候選文本序列,通過流式處理技術(shù)分塊輸出識別結(jié)果,對每幀信號進(jìn)行快速傅里葉變換得到頻譜,通過梅爾濾波器組映射至梅爾刻度，模擬人耳非線性感知.取對數(shù)能量并做離散余弦變換，提取前13維系數(shù)作為特征,省略dct步驟，保留梅爾濾波器組輸出,基于聲道模型參數(shù)化語音信號。

8、進(jìn)一步的，所述語音采集包括移除錄音中的設(shè)備imei、地理位置敏感信息,在設(shè)備端完成喚醒詞檢測，非喚醒語音不上傳,使用tls1.3加密語音流，密鑰交換采用ecdhe-ecdsa，保障端到端安全,通過阻抗檢測或白噪聲注入識別麥克風(fēng)斷路/短路,主麥克風(fēng)故障時自動切換至備用麥克風(fēng)。

9、進(jìn)一步的，所述自然語言處理包括基于條件隨機(jī)場或bilstm模型提取用戶輸入中的命名實(shí)體,通過預(yù)訓(xùn)練語言模型映射用戶語句至預(yù)設(shè)意圖標(biāo)簽,存儲歷史對話狀態(tài)以支持多輪交互,調(diào)用預(yù)訓(xùn)練大語言模型生成文本響應(yīng),聯(lián)動多模態(tài)生成模型生成圖像或視頻內(nèi)容,根據(jù)用戶畫像調(diào)整生成風(fēng)格，包括語言復(fù)雜度、情感傾向及領(lǐng)域術(shù)語適配。

10、進(jìn)一步的，所述反饋優(yōu)化包括通過用戶評分或修正指令直接調(diào)整生成內(nèi)容,分析用戶交互行為優(yōu)化生成策略,以用戶滿意度為獎勵函數(shù)更新aigc模型參數(shù),

11、計(jì)算公式如下:

12、

13、其中,θt+1為優(yōu)化生成的策略,r(τ)為基于交互軌跡τ的累積獎勵,α為學(xué)習(xí)率。

14、進(jìn)一步的，所述生成內(nèi)容包括記錄用戶對生成內(nèi)容的否定/肯定操作,監(jiān)測交互行為,對中斷率、重復(fù)提問頻率、響應(yīng)等待時長進(jìn)行監(jiān)控,結(jié)合情感識別技術(shù)，判斷用戶情緒,在線微調(diào)生成模型參數(shù),基于用戶修正數(shù)據(jù)更新模型,使用輕量化技術(shù)減少計(jì)算開銷，確保響應(yīng)速度,緩存最近3-5輪對話歷史，構(gòu)建動態(tài)上下文向量,檢索相似歷史案例指導(dǎo)當(dāng)前生成,平衡準(zhǔn)確性、多樣性與安全性,通過約束解碼屏蔽敏感詞，通過溫度參數(shù)調(diào)節(jié)回答隨機(jī)性,采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化長期用戶滿意度指標(biāo),根據(jù)用戶畫像選擇音色，根據(jù)情感調(diào)整語速,使用vits、tacotron模型生成波形，支持中英文混合合成,流式處理實(shí)現(xiàn)逐句播放,采用webrtc協(xié)議傳輸音頻流，自適應(yīng)調(diào)整碼率對抗網(wǎng)絡(luò)波動,部署邊緣節(jié)點(diǎn)就近處理tts，降低跨區(qū)域傳輸延遲。

15、根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成系統(tǒng)，包括：實(shí)時語音交互模塊，用于采集用戶語音輸入，通過rtc協(xié)議傳輸并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)；

16、aigc內(nèi)容生成模塊，基于用戶輸入的文本數(shù)據(jù)及上下文信息，動態(tài)生成多模態(tài)響應(yīng)內(nèi)容；

17、自適應(yīng)優(yōu)化模塊，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)與反饋實(shí)時調(diào)整內(nèi)容生成策略；

18、多模態(tài)輸出模塊，將生成的文本、語音或圖像內(nèi)容通過rtc協(xié)議返回至用戶終端。

19、進(jìn)一步的，所述生成系統(tǒng)包括集成降噪算法與回聲消除功能，支持多設(shè)備并發(fā)輸入；采用webrtc或自定義udp協(xié)議實(shí)現(xiàn)端到端低延遲傳輸,基于深度學(xué)習(xí)模型將語音流實(shí)時轉(zhuǎn)換為文本,將生成的文本內(nèi)容轉(zhuǎn)換為自然語音輸出,存儲并分析歷史對話的語義關(guān)聯(lián)性,調(diào)用預(yù)訓(xùn)練大語言模型生成文本，并聯(lián)動圖像/視頻生成模型輸出復(fù)合內(nèi)容,通過規(guī)則引擎與ai模型雙重校驗(yàn)生成內(nèi)容的合法性,基于操作歷史、設(shè)備使用模式及傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建動態(tài)用戶標(biāo)簽,通過顯式評分與隱式行為數(shù)據(jù)優(yōu)化生成模型的權(quán)重參數(shù),根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)切換交互策略；

20、所述自適應(yīng)回聲消除公式如下:

21、

22、其中,w(n+1)為消除后的輸出,w(n)為當(dāng)前輸出,||x(n)||為第n時刻的濾波器系數(shù)向量,ε為正則化常數(shù)，防止分母為零；

23、通過搭建連接時序分類損失函數(shù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行語音識別學(xué)習(xí),計(jì)算如下:

24、

25、其中,π為所有可能的音素對齊路徑,b為路徑壓縮函數(shù),p(π|x)為當(dāng)前路徑的概率,y為真實(shí)標(biāo)簽序列。

26、根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)上述所述的基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成方法的步驟。

27、根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)上述所述的基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成方法的步驟。

28、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

29、1、本發(fā)明一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成方法中，通過設(shè)備的麥克風(fēng)捕捉用戶的語音輸入，使用語音識別技術(shù)將其轉(zhuǎn)化為文本信息；將識別到的文本輸入傳遞給自然語言理解模塊，進(jìn)行語義解析，識別用戶意圖和信息；根據(jù)用戶意圖及需求，使用aigc技術(shù)動態(tài)生成個性化內(nèi)容；根據(jù)交互中的反饋實(shí)時優(yōu)化生成的內(nèi)容，適應(yīng)用戶的需求變化，將生成的文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為語音輸出，提供給用戶,具有滿足不同類型用戶的需求，推動實(shí)時互動傳播和內(nèi)容自動生成的效果。

30、2、本發(fā)明一種基于rtc與aigc的實(shí)時語音交互及自適應(yīng)內(nèi)容生成系統(tǒng)中，通過實(shí)時語音交互模塊，用于采集用戶語音輸入，通過rtc協(xié)議傳輸并轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)；aigc內(nèi)容生成模塊，基于用戶輸入的文本數(shù)據(jù)及上下文信息，動態(tài)生成多模態(tài)響應(yīng)內(nèi)容；自適應(yīng)優(yōu)化模塊，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)與反饋實(shí)時調(diào)整內(nèi)容生成策略；多模態(tài)輸出模塊，將生成的文本、語音或圖像內(nèi)容通過rtc協(xié)議返回至用戶終端,具有提高實(shí)時通信的質(zhì)量和效率。