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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114080649A(43)申请公布日2022.02.22(21)申请号202080049560.X(74)专利代理机构成都超凡明远知识产权代理(22)申请日2020.05.28有限公司51258代理人史二梅(30)优先权数据19177115.32019.05.28EP(51)Int.Cl.20152460.02020.01.17EPG16H80/00(2018.01)G16H50/20(2018.01)(85)PCT国际申请进入国家阶段日G06N3/04(2006.01)2022.01.06G06N3/08(2006.01)(86)PCT国际申请的申请数据PCT/EP2020/0648422020.05.28(87)PCT国际申请的公布数据WO2020/239910EN2020.12.03(71)申请人科尔蒂有限公司地址丹麦哥本哈根(72)发明人拉尔斯·莫勒安德里亚斯·克莱韦权利要求书4页说明书16页附图5页(54)发明名称智能计算机辅助决策支持系统(57)摘要本发明涉及一种用于协助问询方响应于该问询方与被问询方之间的问询而决定响应行动的方法。该方法包括:提供处理单元并且将被问询方的话音作为电子信号输入到处理单元中;与发生问询并行地,借助于所述处理单元对所述电子信号进行处理。该方法还包括异态例行程序,所述异态例行程序包含统计学习模型,以及借助于所述统计学习模型来确定所述样本序列的相应的样本数量是所述统计学习模型的异态并且返回到所述异态例行程序以由所述异态例行程序对所述样本序列的后续样本数量进行处理。CN114080649ACN114080649A权利要求书1/4页1.一种用于协助问询方响应于所述问询方与被问询方之间的问询而决定响应行动的方法,所述方法包括以下步骤:‑提供处理单元,并且将所述被问询方的话音作为电子信号输入到所述处理单元中,‑与发生所述问询并行地,借助于所述处理单元来处理所述电子信号,所述处理在所述问询的持续时间内持续或者所述处理持续到所述问询方决定了所述响应行动为止,所述处理包括:将所述电子信号分离成在时域中或者在代表所述电子信号的频率内容的域中的样本序列,所述处理还包括:a)异态例行程序,所述异态例行程序包含统计学习模型,以及借助于所述统计学习模型来确定下述:‑所述样本序列的相应的样本数量是所述统计学习模型的异态;或者‑所述相应的样本数量是所述统计学习模型的常态,b)当所述相应的样本数量被确定为所述统计学习模型的异态时:‑返回到所述异态例行程序以处理所述样本序列的后续样本数量,c)当所述相应的样本数量被确定为所述统计学习模型的常态时:‑提供音频识别模型,并且借助于所述音频识别模型对所述相应的样本数量的音频特征进行检测,‑提供行动预测模型,并且借助于所述行动预测模型对所述音频特征进行分析以确定预期的响应行动,‑提供显示器或扬声器,并且借助于所述显示器或所述扬声器向所述问询方呈现所述预期的响应行动以协助所述问询方,‑返回到所述异态例行程序以通过所述异态例行程序对所述样本序列的后续样本数量进行处理。2.一种协助问询方响应于所述问询方与被问询方之间的问询而决定响应行动的方法:‑提供处理单元,并且将所述被问询方的话音作为电子信号输入到所述处理单元中,‑与发生所述问询并行地,借助于所述处理单元来处理所述电子信号,所述处理在所述问询的持续时间内持续或者所述处理持续到所述问询方决定了所述响应行动为止,所述处理包括:将所述电子信号分离成在时域中或者在代表所述电子信号的频率内容的域中的样本序列,所述处理还包括:a)音频识别例行程序,所述音频识别例行程序包括音频识别模型,所述音频识别模型用于借助于第一统计学习模型对所述样本序列的相应的样本数量的音频特征进行检测,所述音频识别例行程序返回第一音频输出,所述第一音频输出表示检测到的所述相应的样本数量的音频特征,b)行动预测例行程序,所述行动预测例行程序包括分析模型,所述分析模型用于借助于第二统计学习模型来对所述第一音频输出进行分析,所述行动预测例行程序将反馈返回到所述问询方,2CN114080649A权利要求书2/4页‑返回到所述音频识别例行程序和所述行动预测例行程序,以由所述音频识别例行程序和所述行动预测例行程序对所述样本序列的相应的后续样本数量进行处理,以基于所述相应的区间和所述相应的后续区间来确定预期的响应行动,以及借助于显示器或扬声器将所述预期的响应行动呈现给所述问询方。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法,所述方法包括将所述问询方的话音输入到所述处理单元中。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法,在所述处理期间借助于所述显示器或所述扬声器将反馈提供给所述问询方。5.根据权利要求4所述的方法,当所述