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文档简介

本发明公开了基于语音识别的车内信息交基于初始指令进行计算生成符合当前环境数据2预先收集多组声音数据，对每组声音数据检测获取每组音色特将每组音色特征数据作为第二机器学习模型的输入，所实时获取车内驾驶员的面部数据，将面部数据输入训练基于驾驶员状态和环境数据生成主动交互指令，车机系统基于主动交互指令控制车数据包括驾驶员正常驾驶状态以及异常驾驶状态的异常驾驶状态的面部视频数据包括人为模拟危险驾驶时正常驾驶状态的面部视频数据包括人为模拟正常驾驶时的将面部训练数据中正常驾驶状态对应的标签设为0，将面部训练数据中异常驾驶状态3将所述训练集作为第一机器学习模型的输入，所述第一机器学习第一机器学习模型损失函数值小于或等于预所述第一机器学习模型为双流卷积神经网络模型或3D卷积神经设置异常驾驶状态概率阈值，当驾驶员为异常驾驶状态的概率大于12.一种车机系统，用于实现权利要求1_11中任一项所述的基于语音识别的车内信息主动交互模块，用于基于环境数据和异常驾驶状态生成主动4智能交互模块，用于基于音色类别和环境数据生成智5[0001]本发明属于信息交互技术领域，具体涉及基于语音识别的车内信息交互的方法、块对关键词和摘要进行融合处理以生成图像或视[0004]该专利通过提取车内声音信息中的关键字结合AI生成相6色特征数据根据收集时的声音数据类别生成对应的实际标注，声音数据类别为老年人时，[0031]将面部训练数据中正常驾驶状态对应的标签设为0，将面部训练数据中异常驾驶异常驾驶状态的概率作为预测目标，以最小化第一机器学习模型损失函数值作为训练目7.为时间因素指数；和为眼动特征和时间因素的权重；EY和8每组音色特征数据，将每组音色特征数据根据收集时的声音数据类别生成对应的实际标述第二机器学习模型以对每组音色特征数据的预测标注为输出，以实际标注为预测目标，9本领域技术人员根据实际经验或反馈结果来面部视频数据；异常驾驶状态的面部视频数据包括人为模拟危险驾驶时的面部视频数据，[0087]将面部训练数据中正常驾驶状态对应的标签设为0，将面部训练数据中异常驾驶异常驾驶状态的概率作为预测目标，以最小化第一机器学习模型损失函数值作为训练目[0105]将面部训练数据中正常驾驶状态对应的标签设为0，将面部训练数据中异常驾驶异常驾驶状态的概率作为预测目标，以最小化第一机器学习模型损失函数值作为训练目z,=(a,-w,'，其中，J为音色特征数据的编号，z,为预测准确度，a,为第J组音色特征[0124]以上的预设的参数或预设的阈值均由本领域的

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