本技術(shù)涉及人工智能驅(qū)動的跨文化聲學(xué)交互，尤其涉及一種基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前全球化遠(yuǎn)程協(xié)作場景下，多語言視頻溝通因文化聲學(xué)差異面臨顯著挑戰(zhàn)。不同語言中聲調(diào)特征如音高轉(zhuǎn)折和音節(jié)時(shí)長承載文化特定語義，需要一種技術(shù)能夠在保留原始聲調(diào)細(xì)節(jié)的前提下分離人聲，同時(shí)將語言的文化語境意圖轉(zhuǎn)化為符合視覺認(rèn)知的動態(tài)反饋，以消除跨文化溝通中的語義誤讀問題。

2、目前，主流解決方案采用通用語音識別技術(shù)結(jié)合跨語言規(guī)則映射機(jī)制。通過云端語音識別引擎將音頻流轉(zhuǎn)化為文本，隨后調(diào)用預(yù)定義的聲調(diào)語義映射規(guī)則庫匹配目標(biāo)語言表達(dá)邏輯。最終輸出翻譯文本以靜態(tài)字幕形式疊加在視頻畫面底部，同時(shí)利用波束成形麥克風(fēng)陣列進(jìn)行基礎(chǔ)環(huán)境噪聲抑制。

3、然而，該方案存在根本性局限。音頻文本轉(zhuǎn)換過程剝離了聲學(xué)信號中的基頻諧波分布等關(guān)鍵文化聲調(diào)特征，致使靜態(tài)規(guī)則庫無法處理同聲調(diào)在多語言文化中的多義性問題。固定位置的字幕迫使用戶分散視覺注意力且缺乏基于聲調(diào)特征的動態(tài)校準(zhǔn)機(jī)制，導(dǎo)致文化語義適配停留在表層轉(zhuǎn)換。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中跨文化語義失真與交互割裂的問題。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法，包括：

3、在通話過程中接收源語言音頻流，同步調(diào)用預(yù)構(gòu)建的多語言聲調(diào)頻諧特征庫，提取基頻諧波強(qiáng)度分布模式與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成包含文化聲學(xué)差異標(biāo)識的文化聲學(xué)指紋向量；

4、基于所述文化聲學(xué)指紋向量，控制相位差實(shí)現(xiàn)麥克風(fēng)陣列對說話人聲源的定向聲波聚焦，從所述源語言音頻流中分離并增強(qiáng)說話人基頻諧波分量，同時(shí)抑制環(huán)境反射聲及背景人聲干擾，輸出保留文化聲調(diào)特征的高信噪比頻譜圖；

5、通過解析所述高信噪比頻譜圖的發(fā)音節(jié)奏序列，結(jié)合所述文化聲學(xué)指紋向量中的聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，捕捉音節(jié)邊界處的音高躍變與持續(xù)時(shí)長特征，生成表征文化發(fā)音習(xí)慣的聲學(xué)文化標(biāo)簽；

6、通過頻域流網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)所述高信噪比頻譜圖的頻諧特性與目標(biāo)語言語義庫，基于多語言大模型優(yōu)化匹配所述基頻諧波強(qiáng)度分布模式與文化語境解釋規(guī)則，輸出包含語義歧義消解建議的文化解釋性提示；

7、對齊所述聲學(xué)文化標(biāo)簽的音高變化模式與所述文化解釋性提示的語義消解建議，生成跨文化語義校準(zhǔn)結(jié)果，并將校準(zhǔn)結(jié)果以動態(tài)浮動字幕形式疊加至視頻會議畫面的說話人面部鄰近區(qū)域。

8、可選地，通過頻域流網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)所述高信噪比頻譜圖的頻諧特性與目標(biāo)語言語義庫，基于多語言大模型優(yōu)化匹配所述基頻諧波強(qiáng)度分布模式與文化語境解釋規(guī)則，輸出包含語義歧義消解建議的文化解釋性提示，包括：

9、通過頻域流網(wǎng)絡(luò)中的卷積層從所述高信噪比頻譜圖中提取頻諧特性向量，并將所述頻諧特性向量輸入頻域流網(wǎng)絡(luò)的嵌入層，與目標(biāo)語言語義庫中的詞向量空間進(jìn)行對齊操作，生成頻域語義聯(lián)合向量；

10、將所述頻域語義聯(lián)合向量與基頻諧波強(qiáng)度分布模式進(jìn)行特征拼接，輸入多語言大模型，計(jì)算拼接特征與文化語境解釋規(guī)則之間的特征關(guān)聯(lián)權(quán)重；

11、根據(jù)所述特征關(guān)聯(lián)權(quán)重對所述文化語境解釋規(guī)則進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，輸出優(yōu)化后的文化語義映射矩陣，解析所述文化語義映射矩陣中語義置信度低于閾值的沖突節(jié)點(diǎn)，基于多語言大模型的規(guī)則推理引擎，生成針對性的歧義消解建議，并封裝為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式的文化解釋性提示。

12、可選地，將所述頻域語義聯(lián)合向量與基頻諧波強(qiáng)度分布模式進(jìn)行特征拼接，輸入多語言大模型，計(jì)算拼接特征與文化語境解釋規(guī)則之間的特征關(guān)聯(lián)權(quán)重，包括：

13、將所述頻域語義聯(lián)合向量與所述基頻諧波強(qiáng)度分布模式按通道維度進(jìn)行拼接，生成特征拼接結(jié)果；

14、將所述特征拼接結(jié)果輸入多語言大模型的編碼層，通過多層變換單元提取跨語言共享的語義隱層特征；

15、將所述語義隱層特征輸入多語言大模型的規(guī)則對齊層，與預(yù)存的文化語境解釋規(guī)則庫進(jìn)行逐條匹配，計(jì)算每條規(guī)則與語義隱層特征的余弦相似度，生成規(guī)則相似度集合；

16、對所述規(guī)則相似度集合進(jìn)行指數(shù)歸一化處理，將歸一化結(jié)果作為拼接特征與每條文化語境解釋規(guī)則之間的特征關(guān)聯(lián)權(quán)重。

17、可選地，基于所述文化聲學(xué)指紋向量，控制相位差實(shí)現(xiàn)麥克風(fēng)陣列對說話人聲源的定向聲波聚焦，從所述源語言音頻流中分離并增強(qiáng)說話人基頻諧波分量，同時(shí)抑制環(huán)境反射聲及背景人聲干擾，輸出保留文化聲調(diào)特征的高信噪比頻譜圖，包括：

18、根據(jù)所述文化聲學(xué)指紋向量提取的基頻主導(dǎo)頻率，結(jié)合聲源方位角，通過聲波傳播時(shí)間差公式計(jì)算相鄰麥克風(fēng)單元的聲波到達(dá)時(shí)間差，并轉(zhuǎn)換為相位延遲參數(shù)；

19、根據(jù)所述相位延遲參數(shù)生成導(dǎo)向矢量，對麥克風(fēng)陣列接收的原始音頻信號進(jìn)行加權(quán)求和，使主瓣對準(zhǔn)說話人聲源方向，實(shí)現(xiàn)定向聲波聚焦，旁瓣抑制環(huán)境反射聲；

20、以所述導(dǎo)向矢量作為濾波權(quán)重，以所述基頻主導(dǎo)頻率為中心設(shè)置通帶范圍，通過帶通濾波分離并增強(qiáng)基頻諧波分量，同時(shí)衰減背景人聲干擾分量；

21、將提取的所述基頻諧波分量進(jìn)行時(shí)域疊加，并通過頻譜變換生成高信噪比頻譜圖，保留聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征對應(yīng)的頻域突變點(diǎn)。

22、可選地，通過解析所述高信噪比頻譜圖的發(fā)音節(jié)奏序列，結(jié)合所述文化聲學(xué)指紋向量中的聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，捕捉音節(jié)邊界處的音高躍變與持續(xù)時(shí)長特征，生成表征文化發(fā)音習(xí)慣的聲學(xué)文化標(biāo)簽，包括：

23、對所述高信噪比頻譜圖的發(fā)音節(jié)奏序列進(jìn)行時(shí)域分段分析，識別音節(jié)起始點(diǎn)與終止點(diǎn)的時(shí)間戳，生成音節(jié)邊界序列；

24、將所述音節(jié)邊界序列與所述文化聲學(xué)指紋向量中的聲調(diào)轉(zhuǎn)折臨界點(diǎn)位置進(jìn)行時(shí)序?qū)R，定位音節(jié)連接區(qū)域的聲調(diào)突變區(qū)間；

25、在所述聲調(diào)突變區(qū)間內(nèi)，計(jì)算音高軌跡的音高躍變幅度值，并統(tǒng)計(jì)躍變持續(xù)時(shí)間，所述高躍變幅度值通過基頻諧波分量主導(dǎo)頻率的差分運(yùn)算捕獲；

26、整合所述音高躍變幅度值、躍變持續(xù)時(shí)間及發(fā)音節(jié)奏序列的統(tǒng)計(jì)分布特征，構(gòu)建多維向量，作為表征文化發(fā)音習(xí)慣的聲學(xué)文化標(biāo)簽。

27、可選地，對齊所述聲學(xué)文化標(biāo)簽的音高變化模式與所述文化解釋性提示的語義消解建議，生成跨文化語義校準(zhǔn)結(jié)果，并將校準(zhǔn)結(jié)果以動態(tài)浮動字幕形式疊加至視頻會議畫面的說話人面部鄰近區(qū)域，包括：

28、根據(jù)所述聲學(xué)文化標(biāo)簽中的音高變化模式與文化解釋性提示的語義消解建議，計(jì)算兩者在時(shí)間序列上的最小對齊路徑，并基于所述最小對齊路徑，生成時(shí)間同步映射關(guān)系；

29、解析所述時(shí)間同步映射關(guān)系中滿足語義置信度閾值且音高躍變幅度顯著的節(jié)點(diǎn)，提取所述節(jié)點(diǎn)的語義消解建議文本及音高變化方向，封裝為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式的跨文化語義校準(zhǔn)結(jié)果；

30、基于所述跨文化語義校準(zhǔn)結(jié)果，通過人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測定位視頻會議畫面中說話人的面部邊界框坐標(biāo)，并以所述面部邊界框坐標(biāo)的下沿為基準(zhǔn)點(diǎn)生成動態(tài)浮動字幕，調(diào)整所述動態(tài)浮動字幕的位置使其疊加于面部鄰近區(qū)域。

31、可選地，在通話過程中接收源語言音頻流，同步調(diào)用預(yù)構(gòu)建的多語言聲調(diào)頻諧特征庫，提取基頻諧波強(qiáng)度分布模式與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成包含文化聲學(xué)差異標(biāo)識的文化聲學(xué)指紋向量，包括：

32、在通話過程中接收通信接口傳輸?shù)脑凑Z言音頻流，從預(yù)構(gòu)建的多語言聲調(diào)頻諧特征庫中同步調(diào)用參考特征集；

33、對所述源語言音頻流進(jìn)行時(shí)間窗分割操作獲得分幀數(shù)據(jù)序列，結(jié)合所述參考特征集，比對分析各所述分幀數(shù)據(jù)序列，確定基頻諧波分量的主導(dǎo)分布值；

34、基于所述基頻諧波分量的主導(dǎo)分布值，計(jì)算基頻諧波強(qiáng)度分布模式，并標(biāo)識各所述分幀數(shù)據(jù)序列中的聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征的臨界點(diǎn)位置；

35、基于所述基頻諧波強(qiáng)度分布模式與所述聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征的臨界點(diǎn)位置，生成包含文化聲學(xué)差異標(biāo)識的文化聲學(xué)指紋向量。

36、第二方面，本技術(shù)提供了一種基于大模型的多語言跨文化溝通輔助系統(tǒng)，包括：

37、接收模塊，用于在通話過程中接收源語言音頻流，同步調(diào)用預(yù)構(gòu)建的多語言聲調(diào)頻諧特征庫，提取基頻諧波強(qiáng)度分布模式與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成包含文化聲學(xué)差異標(biāo)識的文化聲學(xué)指紋向量；

38、分離模塊，用于基于所述文化聲學(xué)指紋向量，控制相位差實(shí)現(xiàn)麥克風(fēng)陣列對說話人聲源的定向聲波聚焦，從所述源語言音頻流中分離并增強(qiáng)說話人基頻諧波分量，同時(shí)抑制環(huán)境反射聲及背景人聲干擾，輸出保留文化聲調(diào)特征的高信噪比頻譜圖；

39、解析模塊，用于通過解析所述高信噪比頻譜圖的發(fā)音節(jié)奏序列，結(jié)合所述文化聲學(xué)指紋向量中的聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，捕捉音節(jié)邊界處的音高躍變與持續(xù)時(shí)長特征，生成表征文化發(fā)音習(xí)慣的聲學(xué)文化標(biāo)簽；

40、匹配模塊，用于通過頻域流網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)所述高信噪比頻譜圖的頻諧特性與目標(biāo)語言語義庫，基于多語言大模型優(yōu)化匹配所述基頻諧波強(qiáng)度分布模式與文化語境解釋規(guī)則，輸出包含語義歧義消解建議的文化解釋性提示；

41、生成模塊，用于對齊所述聲學(xué)文化標(biāo)簽的音高變化模式與所述文化解釋性提示的語義消解建議，生成跨文化語義校準(zhǔn)結(jié)果，并將校準(zhǔn)結(jié)果以動態(tài)浮動字幕形式疊加至視頻會議畫面的說話人面部鄰近區(qū)域。

42、第三方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令；所述一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)如上述第一方面所述的一種基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法。

43、第四方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)存儲介質(zhì)，存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被計(jì)算機(jī)執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的一種基于大模型的多語言跨文化溝通輔助方法。

44、本技術(shù)通過調(diào)用預(yù)構(gòu)建的多語言聲調(diào)頻諧特征庫，提取基頻諧波強(qiáng)度分布模式與聲調(diào)轉(zhuǎn)折特征，生成包含文化聲學(xué)差異標(biāo)識的文化聲學(xué)指紋向量，實(shí)現(xiàn)對不同語言文化中聲調(diào)變異特征的精準(zhǔn)量化標(biāo)識?；谠撓蛄縿討B(tài)控制麥克風(fēng)陣列的相位差，實(shí)現(xiàn)說話人聲源的定向聲波聚焦，從原始音頻流中分離并增強(qiáng)基頻諧波分量，同時(shí)有效抑制環(huán)境反射聲及背景人聲干擾，輸出保留完整文化聲調(diào)特征的高信噪比頻譜圖，解決傳統(tǒng)降噪技術(shù)因無差別濾波導(dǎo)致的聲調(diào)細(xì)節(jié)損失問題。通過深度解析頻譜圖的發(fā)音節(jié)奏序列，結(jié)合聲學(xué)指紋中的轉(zhuǎn)折特征，捕捉音節(jié)邊界處的音高躍變臨界點(diǎn)與持續(xù)時(shí)長特征，生成數(shù)字化表征文化發(fā)音習(xí)慣的聲學(xué)文化標(biāo)簽，克服傳統(tǒng)語音模型對文化性節(jié)奏差異的忽略缺陷。利用頻域流網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)頻譜頻諧特性與目標(biāo)語言語義庫，基于多語言大模型優(yōu)化匹配諧波分布模式與文化語境解釋規(guī)則，輸出融合聲學(xué)特性和語義消解建議的文化解釋性提示，從根本上解決跨語言溝通中因聲調(diào)文化差異導(dǎo)致的同音詞歧義。最終通過對齊聲學(xué)標(biāo)簽的音高變化模式與語義提示的消解建議，生成跨文化語義校準(zhǔn)結(jié)果，并以動態(tài)浮動字幕形式疊加至視頻會議畫面中的說話人面部鄰近區(qū)域，實(shí)現(xiàn)語義反饋與視覺焦點(diǎn)的沉浸式同步，消除用戶視線切換延遲，顯著提升跨文化溝通準(zhǔn)確性。

45、進(jìn)一步地，通過頻域流網(wǎng)絡(luò)中的多尺度卷積層從高信噪比頻譜圖中提取頻諧特性向量，將向量輸入嵌入層與目標(biāo)語言語義庫的詞向量空間進(jìn)行跨模態(tài)對齊操作，生成融合聲學(xué)物理特性與語義邏輯的頻域語義聯(lián)合向量，解決傳統(tǒng)方案中聲學(xué)特征與語義規(guī)則割裂的問題。將聯(lián)合向量與基頻諧波強(qiáng)度分布模式進(jìn)行特征拼接，輸入多語言大模型中的注意力機(jī)制層，動態(tài)計(jì)算拼接特征與文化語境解釋規(guī)則之間的特征關(guān)聯(lián)權(quán)重，實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)規(guī)則映射到動態(tài)權(quán)重調(diào)節(jié)的升級。根據(jù)權(quán)重對文化語境解釋規(guī)則進(jìn)行調(diào)整，輸出優(yōu)化后的文化語義映射矩陣，并解析矩陣中語義置信度低于閾值的沖突節(jié)點(diǎn)，基于大模型內(nèi)建的規(guī)則推理引擎生成針對性歧義消解建議，避免傳統(tǒng)方案輸出泛化建議導(dǎo)致的二次歧義。最終將消解建議封裝為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成機(jī)器可解析的文化解釋性提示，確保下游系統(tǒng)可直接調(diào)用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)生成動態(tài)字幕，消除非結(jié)構(gòu)化文本的解析延遲，顯著提升跨文化語義提示的工程可用性。

46、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實(shí)施例的描述中會更加簡明易懂。