一种基于大模型的实时语音交互方法及系统

本发明提供一种基于大模型的实时语音交互方法及系统，采集用户的多轮历史对话数据，能够对上下文进行深度理解，根据历史对话内容演进调整后续的策略。通过动态上下文的精准构建和大模型的强大语义理解能力，系统能更好地理解用户意图和对话逻辑，生成的回复更符合人类语言习惯，大幅提升了交互自然度。基于强化学习算法和人类反馈对大模型的智能决策进行优化，使得大模型能在实时交互中不断学习，根据用户反馈和对话进展调整回复策略，提高回复的相关性、连贯性和用户满意度。通过设置打断机制，在实时语音交互过程中，能够有效处理用户的打断意图，保证了实时语音交互的有效性，以此提高实时语音交互的准确性与流畅性。