本發(fā)明涉及自助講解，特別是涉及一種基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、博物館智能講解技術(shù)作為一個新興的研究領(lǐng)域，在提升文化遺產(chǎn)傳播效率與參觀者體驗方面具有不可忽視的關(guān)鍵性。隨著數(shù)字化技術(shù)的普及，博物館逐漸從傳統(tǒng)靜態(tài)展示轉(zhuǎn)向動態(tài)交互式體驗，這不僅增強了參觀者對展品的理解，也推動了文化教育的現(xiàn)代化。然而，這一領(lǐng)域的快速發(fā)展也暴露出諸多問題，亟待技術(shù)創(chuàng)新予以突破。
2、當前，許多博物館采用的講解方案多依賴靜態(tài)音頻設(shè)備或簡單的移動應(yīng)用程序。這些方法雖然成本較低，但在實際應(yīng)用中存在顯著局限：定位精度不足導(dǎo)致講解內(nèi)容與參觀者位置脫節(jié)，信息推送缺乏個性化，無法根據(jù)參觀者興趣動態(tài)調(diào)整，交互性較差使得用戶體驗單一。這些缺陷直接影響了講解系統(tǒng)的實用性與吸引力，限制了博物館在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的潛力。
3、在這一背景下，該領(lǐng)域面臨的核心挑戰(zhàn)逐漸顯現(xiàn)，其中尤為突出的是定位精度、內(nèi)容動態(tài)生成以及個性化適配三個技術(shù)因素。首先，定位模塊需在復(fù)雜的室內(nèi)環(huán)境中實現(xiàn)高精度實時定位，但受限于信號干擾與建筑結(jié)構(gòu)，現(xiàn)有技術(shù)難以穩(wěn)定輸出準確位置。其次，展品信息的智能處理需根據(jù)位置與用戶偏好生成適配的講解內(nèi)容，然而當前系統(tǒng)在動態(tài)調(diào)整內(nèi)容深度與廣度時缺乏靈活性。最后，用戶偏好學(xué)習(xí)依賴歷史行為數(shù)據(jù)，但如何在有限交互中快速準確預(yù)測興趣點，仍是一個未解難題。這些技術(shù)因素的不足導(dǎo)致講解系統(tǒng)無法充分滿足參觀者的多樣化需求，進而削弱了沉浸式體驗的實現(xiàn)。
4、因此，如何集成高精度定位、動態(tài)內(nèi)容生成與個性化偏好學(xué)習(xí)，構(gòu)建一個能夠根據(jù)參觀者位置與興趣實時提供精準且靈活講解的智能講解系統(tǒng)，成為本研究亟需解決的關(guān)鍵問題。這一問題的破解將直接推動博物館講解技術(shù)從粗放式服務(wù)向精細化、智能化體驗的轉(zhuǎn)變。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是提供一種基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，顯著提升博物館參觀體驗。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：
3、一種基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，包括：展品信息存儲模塊、定位模塊、人工智能處理模塊、語音合成模塊、交互模塊；
4、所述展品信息存儲模塊，用于獲取博物館內(nèi)展品信息，并將所述展品信息以結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式存儲，構(gòu)建展品信息數(shù)據(jù)庫；
5、所述定位模塊，用于獲取參觀者的位置定位結(jié)果，根據(jù)所述位置定位結(jié)果匹配展品數(shù)據(jù)；
6、所述人工智能處理模塊，用于根據(jù)所述位置定位結(jié)果，從所述展品信息數(shù)據(jù)庫中調(diào)取與參觀者所在位置對應(yīng)的展品信息，生成講解文本，將所述講解文本結(jié)合用戶偏好，輸出最終講解文本；
7、所述語音合成模塊，用于將所述最終講解文本轉(zhuǎn)換為語音輸出；
8、所述交互模塊，用于接收參觀者的指令，并將指令反饋至所述人工智能處理模塊。
9、可選的，所述展品信息存儲模塊包括：參數(shù)獲取單元、圖像優(yōu)化單元和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元；
10、所述參數(shù)獲取單元，用于獲取展品材質(zhì)與形態(tài)數(shù)據(jù)，通過與形態(tài)特征數(shù)據(jù)庫進行匹配，判斷展品所屬類別并確定初始拍攝參數(shù)范圍；
11、所述圖像優(yōu)化單元，用于若反光檢測或陰影檢測結(jié)果超出預(yù)設(shè)的閾值，則通過調(diào)整光源角度與曝光參數(shù)重新生成拍攝畫面，獲取優(yōu)化后的畫面數(shù)據(jù)；
12、所述數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元，用于從優(yōu)化后的畫面數(shù)據(jù)提取關(guān)鍵細節(jié)特征，根據(jù)所述關(guān)鍵細節(jié)特征、展品背景、類別、工藝信息構(gòu)建展品信息數(shù)據(jù)庫。
13、可選的，所述定位模塊包括：定位單元和匹配單元；
14、所述定位單元，用于獲取傳感器數(shù)據(jù)與室內(nèi)地圖信息，通過融合多源定位信號計算實時位置坐標，采用粒子濾波算法對信號干擾進行平滑處理，獲取位置定位結(jié)果；
15、所述匹配單元，用于根據(jù)所述位置定位結(jié)果與展品的空間關(guān)系，將展品信息數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化信息進行位置匹配，獲取目標范圍內(nèi)的展品數(shù)據(jù)。
16、可選的，通過融合多源定位信號計算實時位置坐標包括：通過藍牙信號或wifi信號與展區(qū)內(nèi)的傳感器交互，傳感器檢測信號強度變化并上傳數(shù)據(jù)，生成所述實時位置坐標。
17、可選的，所述人工智能處理模塊包括：講解文本生成單元、用戶偏好學(xué)習(xí)單元、個性化適配單元；
18、所述講解文本生成單元，用于獲取目標范圍內(nèi)的展品數(shù)據(jù)，將所述展品數(shù)據(jù)輸入大語言模型中進行語義解析與擴展，生成與位置匹配的動態(tài)講解文本；
19、所述用戶偏好學(xué)習(xí)單元，用于從歷史交互行為數(shù)據(jù)中提取用戶操作序列，采用聚類算法對所述用戶操作序列進行分類，獲取偏好特征向量；
20、所述個性化適配單元，用于根據(jù)所述偏好特征向量與所述動態(tài)講解文本，通過注意力機制對動態(tài)講解文本進行加權(quán)調(diào)整，獲取所述最終講解文本。
21、可選的，獲取偏好特征向量包括：采用k均值算法，將所述用戶操作序列轉(zhuǎn)化為偏好特征向量。
22、可選的，通過注意力機制對講解文本進行加權(quán)調(diào)整包括：
23、采用注意力機制對所述偏好特征向量與所述動態(tài)講解文本進行初步融合，獲取初步加權(quán)結(jié)果；
24、根據(jù)所述初步加權(quán)結(jié)果，獲取內(nèi)容深度與內(nèi)容廣度的分布特征，確定深度加權(quán)與廣度調(diào)整的權(quán)重比例；
25、根據(jù)深度加權(quán)與廣度調(diào)整的權(quán)重比例，獲取深度增強的文本內(nèi)容和廣度擴展的輸出，獲取所述最終講解文本。
26、可選的，將所述最終講解文本轉(zhuǎn)換為語音輸出包括：將所述最終講解文本轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的講解語音，利用軟音源參數(shù)控制器將所述講解語音轉(zhuǎn)換為具有預(yù)設(shè)聲音特征的虛擬語音數(shù)據(jù)。
27、本發(fā)明的有益效果為：本發(fā)明方法通過高精度定位技術(shù)獲取參觀者位置，并與展品數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化信息進行匹配，確定當前展品及相關(guān)內(nèi)容。對展品信息進行語義解析和擴展，生成動態(tài)講解文本。同時，本發(fā)明分析用戶歷史交互行為，采用聚類算法判斷興趣傾向，更新偏好特征向量。結(jié)合用戶偏好和動態(tài)講解文本，通過注意力機制調(diào)整內(nèi)容深度和廣度，實現(xiàn)個性化講解輸出。本發(fā)明還可接收參觀者指令，進一步優(yōu)化講解內(nèi)容。這種智能化、個性化的自助講解方法顯著提升了博物館參觀體驗，使參觀者能夠根據(jù)自身興趣獲得深入、全面的展品信息，有效促進文化傳播和知識普及。
1.一種基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，包括：展品信息存儲模塊、定位模塊、人工智能處理模塊、語音合成模塊、交互模塊；
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，所述展品信息存儲模塊包括：參數(shù)獲取單元、圖像優(yōu)化單元和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，所述定位模塊包括：定位單元和匹配單元；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，通過融合多源定位信號計算實時位置坐標包括：通過藍牙信號或wifi信號與展區(qū)內(nèi)的傳感器交互，傳感器檢測信號強度變化并上傳數(shù)據(jù)，生成所述實時位置坐標。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，所述人工智能處理模塊包括：講解文本生成單元、用戶偏好學(xué)習(xí)單元、個性化適配單元；
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，獲取偏好特征向量包括：采用k均值算法，將所述用戶操作序列轉(zhuǎn)化為偏好特征向量。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，通過注意力機制對講解文本進行加權(quán)調(diào)整包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能的博物館自助講解系統(tǒng)，其特征在于，將所述最終講解文本轉(zhuǎn)換為語音輸出包括：將所述最終講解文本轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的講解語音，利用軟音源參數(shù)控制器將所述講解語音轉(zhuǎn)換為具有預(yù)設(shè)聲音特征的虛擬語音數(shù)據(jù)。