(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210411368.1 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 合肥亚慕信息科技有限公司 地址 230094 安徽省合肥市高新区望江西 路5089号中国科学技术大学先进技术 研究院综合主楼B6 01 (72)发明人 王魁　刘涛　 (74)专利代理 机构 合肥市科深知识产权代理事 务所(普通 合伙) 3423 5 专利代理师 史文军 (51)Int.Cl. G10L 21/0216(2013.01) H04L 9/40(2022.01) G06F 16/2455(2019.01) G06F 16/215(2019.01) (54)发明名称 基于人工智能算法数据交 互系统 (57)摘要 本发明公开了基于人工智能算法数据交互 系统， 涉及数据交互技术领域， 解决了语音数据 去噪不彻底以及算法数据未进行加密处理的技 术问题； 将提取后的语音数据进行分箱存储处 理， 处理终端根据对应分箱的数据容量进行测 算， 再将测算所得的数值与阈值终端内部点值进 行比对， 通过比对结果， 对去噪频率进行选 择， 改 变去噪频率； 对算法数据通过K个行数进行切割， 生成若干个数据流， 将若干个数据流采用奇数段 以及偶数段分割， 同时， 数据流传输至指定终端 时， 记忆端子对多个数据流进行整合， 生成算法 数据， 完成分割后的数据采用不同的数据通道进 行传输， 传输至对应设备终端后， 有效避免了外 部人员对人工智能的算法数据进行盗窃。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114944163 A 2022.08.26 CN 114944163 A 1.基于人工智能算法数据交互系统， 其特征在于， 包括外部数据采集端、 处理服务器、 内部数据采集端以及数据传输端； 外部数据采集端用于对外部人员与 人工智能所交互 的数据进行采集， 所采集的数据为 语音数据， 并将语音数据传输 至处理服务器内； 内部数据采集端用于对人工智能与云端之间所交互 的算法数据进行采集， 并将所采集 的算法数据传输 至处理服务器内； 处理服务器包括数据识别端、 分箱存储端、 处理终端、 阈值终端以及去噪终端， 所述数 据识别端用于对语音 数据或算法数据进行识别， 且数据识别端将 语音数据传输至分箱存储 端内， 将算法数据直接传输至处理终端内， 所述分箱存储端用于对语音数据多个不同种类 的数据进行存储， 所述处理终端对语音数据进行处理得到的处理值， 将处理值与阈值终端 内部阈值比对， 根据比对结果， 对去噪终端内部的去噪频率进 行选择， 所述处理终端对算法 数据采用数据切割分通道传输加密处 理， 所述数据传输端用于对算法数据进行传输 。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能算法数据交互系统， 其特征在于， 所述语音数据 包括传播数据、 算力数据以及噪声数据。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能算法数据交互系统， 其特征在于， 所述分箱存储 端内部设置有多个分储数据箱， 多个分储数据箱外端均设有数据识别标记， 通过不同的数 据识别标记对传播数据、 算力数据以及噪声数据进行识别， 并将不同的数据存储于不同分 储数据箱内， 其中噪声 数据还包括上一秒的噪声 数据， 所述阈值 终端内部 设置有两组阈值X 和Y。 4.根据权利要求3所述的基于人工智能算法数据交互系统， 其特征在于， 所述处理终端 对语音数据进行处理的步骤如下： 处理终端对不同分箱的数据容量进行提取， 并将存储传 播数据的分箱容量数据标记为CB， 将存储算力数据的分箱容量数据标记为SL， 将存储 噪声 数据的分箱容 量数据标记为C C； 采用 得到处理值CL， 其中C1、 C2以及C3均为预设的固定 系数因子， 为修正因子， 取值 为0.9786 3； 当处理值CL≤X时， 阈值终端生成低频率去噪信号， 并将低频率去噪信号传输至处理终 端内； 当处理值X＜CL＜Y时， 阈值 终端生成中频率去噪信号， 并将中频率去噪信号传输至处 理终端内； 当处理值X≥Y时， 阈值 终端生成高频率去噪信号， 将高频率去噪信号传输至处理 终端内； 处理终端根据所接收到的去噪信号， 对去噪终端 进行控制， 改变去噪终端的输出 频率。 5.根据权利要求1所述的基于人工智能算法数据交互系统， 其特征在于， 所述处理终端 对算法数据进行数据切割分通道传输加密处理的步骤为： 将算法数据内部的MAC地址数据 以及身份数据进行捆绑， 生成捆绑标记数据包， 再将算法数据进行分割处理， 以K个行数为 固定值， 通过所设定的K值， 将算法数据切割为N段， 将N段数据流与对应的数字标记进行捆 绑， 所采用的数字标记为正整 数， 将对应的奇数段或偶数段分别进 行提取， 并生成对应的奇 数数据包和偶数 数据包； 处理终端对算法数据进行分割处理时生成对应的识别标记， 识别标记与数据流进行捆 绑， 同时产生对应的记忆端子， 记忆端子用于对识别标记进 行识别提取并进行排列处理， 且权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114944163 A 2记忆端子内部存 储有对应的识别标记排列序列； 数据传输端将对应算法数据所生成的记忆端子与捆绑标记数据包进行捆绑， 采用A组 通道传输， 奇数 段数据包采用B组通道传输， 偶数 段数据包采用C组通道进行传输； 算法数据传输到带有指定MAC地址终端时， 记忆端子提前启动， 根据识别标记排列序列 对奇数段数据包以及偶数 段数据包内部的数据流进行排列整合， 生成对应的算法数据。 6.根据权利要求5所述的基于人工智能算法数据交互系统， 其特征在于， 所述A、 B、 C为 三组不同的网络通道， 用于对算法数据流进行传输 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114944163 A 3