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本发明公开了一种基于深度学习的智能自动巡航滑板的语音交互方法，包括：采集用户语音指令转化为音频信号生成语音数据；通过whisper模型进行语音识别，提取频域特征并转化为文本命令；对文本命令进行处理，解析用户意图并生成控制指令；将控制指令输入改进的aMacP算法，优化当前梯度和历史梯度的动量平均值，调整学习率并更新whisper模型；将控制指令传递给滑板执行各种功能，并根据实时传感器数据调节滑板运行状态；执行完指令后，通过语音合成技术反馈执行结果并实时更新滑板状态。本发明通过深度学习优化语音识别与控制策略，提升了滑板在复杂环境中的准确性、响应速度及自适应能力，确保了高效、稳定的用户交互体验。