基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法

本发明提供了基于深度学习和启发式算法的语音机器人策略优化方法，包括：收集语音对话数据，所述语音对话数据包括用户输入、机器人回应、对话结果信息，并进行数据清洗、标注和特征提取处理；基于收集的语音对话数据构建LSTM模型，所述LSTM模型用于学习语音对话数据中的上下文信息和语义关系；通过训练所述LSTM模型使所述LSTM模型具备理解和生成对话以及上下文语义整体识别的能力；利用训练好的所述LSTM模型生成初始的语音机器人策略，并通过实际语音对话数据进行初步评估得到初始的语音机器人策略的性能指标；将初步评估得到的性能指标作为优化目标，利用模拟退火算法对语音机器人策略进行优化。