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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于多智能体的意图识别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121034296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511564787.9，技术领域涉及：G10L15/18；该发明授权一种基于多智能体的意图识别方法、装置、设备及介质是由刘利枚;李迦迦;刘星宝;易马吉;邓建豪;张言波;侯惠康设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的意图识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理技术领域、多智能体技术领域和智能语音识别技术领域，本申请公开了一种基于多智能体的意图识别方法、装置、设备及介质，方法包括：得到每帧语音信号的帧级向量；将每帧语音信号的帧级向量进行拼接，得到原始语音的序列张量，将原始语音的序列张量、模型指令、预设标签、外部上下文进行融合，得到目标信息，通过多个智能体处理目标信息，得到多个实向量、每个实向量的置信度、每个实向量的幅度和相位角；基于多个实向量、每个实向量的置信度、每个实向量的幅度和相位角，确定量子态，确定量子态坍缩到每个基态的概率，选取概率最大的基态对应的语义类别作为原始语音的意图识别结果。本申请能有效提升意图识别的准确性。

本发明授权一种基于多智能体的意图识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的意图识别方法，其特征在于，应用于电子设备，所述意图识别方法包括： 获取原始语音，对原始语音中的无效片段执行删除操作，得到更新后的原始语音； 对更新后的原始语音中的高频信号进行增强，得到增强后的原始语音； 将增强后的原始语音划分成多帧语音信号，获取每帧语音信号的梅尔频率倒谱系数，将每帧语音信号的梅尔频率倒谱系数、第一序列和第二序列进行拼接，得到每帧语音信号的帧级向量； 将每帧语音信号的帧级向量进行拼接，得到原始语音的序列张量，将原始语音的序列张量、模型指令、预设标签、外部上下文进行融合，得到目标信息，通过多个智能体处理目标信息，得到多个实向量、每个实向量的置信度、每个实向量的幅度和相位角； 根据向量模型、每个实向量的幅度和相位角，生成每个实向量对应的复向量，采用归一化模型，对每个实向量对应的复向量进行归一化处理，得到每个实向量对应的归一化向量，通过权重模型，对每个实向量的置信度进行处理，得到每个实向量对应的权重系数，通过构建模型，对每个实向量对应的权重系数、每个实向量对应的归一化向量进行处理，得到量子态，构建一组基态，通过幅度模型，获取量子态在每个基态上的干涉幅度，通过概率模型，对量子态在每个基态上的干涉幅度进行处理，得到量子态坍缩到每个基态的概率，选取概率最大的基态对应的语义类别作为原始语音的意图识别结果； 其中，向量模型为： ； 其中，表示第个实向量对应的复向量，表示第实向量的幅度，相位角，j为虚数单位； 其中，归一化模型为： ； 其中，表示第个实向量对应的归一化向量，表示第个实向量对应的复向量，表示第个实向量对应的复向量的范数； 其中，权重模型为： ； 表示第个实向量对应的权重系数，表示第个实向量对应的置信度，n表示实向量的总数； 构建模型为： ； 表示量子态，表示第个实向量对应的权重系数，n表示实向量的总数； 其中，幅度模型为： αk=bk×|Ψ 表示量子态在第个基态上的干涉幅度，表示第个基态，表示量子态； 其中，概率模型为： ； 量子态坍缩到第个基态的概率，表示量子态在第个基态上的干涉幅度； 其中，每个基态对应一个语义类别，不同的基态对应不同的语义类别。

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