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文档简介

本发明公开了基于大模型的语音控制实现通过语音识别模型将用户语音指令解析为文本检索是否存在与待识别文本嵌入向量相似的文语音指令对应的文本嵌入向量和控制信息存储2文本向量转换：以文本指令为输入、通过预训练的文本嵌基于与待识别文本嵌入向量相似的文本嵌入向量、从向量数据库中返回对应的控制信息，为预定格式，并将当前用户语音指令对应的文本嵌入向量和控制信息存储至向量数据库入向量作为与待识别文本嵌入向量相似的文语音识别模块用于执行如下：获取用户语音指令，并通过语音识文本向量转换模块用于执行如下：以文本指令为输入、通过3值的向量相似度对应文本嵌入向量作为与待识别文本嵌入向量相似的文训练的大语言模型输出的控制信息，所述文本解析模块用于将控制信息填充到预配置的4[0004]本发明的技术任务是针对以上不足，提供基于大模型的语音控制实现方法及系大于阈值的向量相似度对应文本嵌入向量作为与待识别文本嵌入向量相似的文本嵌入向56[0037]本实施例中语音识别模型为Funasr语音实时识别模型，7的文本嵌入向量和JSON格式的控制信息为键值对、将键值对缓存至向量数据库中。[0047]大语言模型输出的信息经过逻辑处理后，按照预先定义的规则自动填充至相应询与之距离最近的向量。计算两者距离超过某一阈值(距离足够近可以认为是相同的命8入模型进行向量化后，得到其语义相关向量VECTOR_B。用VECTOR_B作为KEY去向量数据库取出VECTOR_A对应的命令消息CMD_A[0061]本实施例中语音识别模型为Funasr语音实时识别模型，似度对应文本嵌入向量作为与待识别文本嵌入向量相似的文9[0071]大语言模型输出的信息经过逻辑处理后，按照预先定义的规则自动填充至相应[0074]本实施例的系统可执行实施例1公开的方

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