在對話式 AI 中，選擇性注意力鎖定的核心是鎖定目標說話人，并盡可能降低噪聲和干擾 信號的影響。實現(xiàn)路徑主要包括：

1.聲紋識別

聲紋識別是利用音色、語調(diào)、語速等特征，AI 系統(tǒng)可穩(wěn)定區(qū)分和識別不同說話人。 紋識別具備高精度識別和個性價化支持兩大優(yōu)勢：

. 高精度識別：基于深度學習的聲紋識別，即使在嘈雜環(huán)境下也能準確定位目標人 聲。例如，聲網(wǎng)對話式 AI 引擎可屏蔽 95% 的背景人聲干擾。

. 個性化體驗：支持自動識別不同說話人并提供差異化回應，為多用戶場景帶來更 自然的交互。

2.空間感知與波束形成

通過麥克風陣列和波束形成算法，基于聲源空間位置定向拾音，削弱非目標用戶聲音。

3.注意力機制建模

在語音識別與語義理解模型中引入 Transformer 注意力機制，使模型能“聚焦”目標 信號而忽略干擾。

2.6.2 場景應用

. 會議場景：AI 助手只響應主持人語音指令，或根據(jù)聲紋區(qū)分發(fā)言人，生成更精 確的會議紀要。

. 嘈雜環(huán)境：在展會、商場等場所，鎖定用戶的聲音，避免因背景噪聲誤觸發(fā)。

. 家庭與個人助手：在多成員家庭中，根據(jù)聲紋為不同成員提供個性化語音控制和 定制化服務(wù)。

. 醫(yī)療場景：醫(yī)生查房時，AI 只響應醫(yī)生指令，自動忽略病人或其他環(huán)境音，保 障信息安全與交互準確。