南开大学秦勇获国家专利权
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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种聚焦样本特征间距的全生命周期语音情感识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116645980B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310794609.X，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种聚焦样本特征间距的全生命周期语音情感识别方法是由秦勇;王雪琛;赵石顽;王卉;周家名;贺佳贝设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种聚焦样本特征间距的全生命周期语音情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机处理技术领域，更具体地，涉及一种聚焦样本特征间距的全生命周期语音情感识别方法。在预训练阶段，本发明引入大规模预训练模型提取更为准确的语音表征；在微调阶段，通过交叉熵损失和有监督对比学习损失加权求和的结果，指导模型进行微调，使模型学习到的样本表征间距获得改善；在推理阶段，首先构造数据存储集合，用来存储训练集和验证集的样本表征及样本标签，为进一步利用改善后的样本间距，通过K最近邻检索增强的方法，检索得到数据存储集合中与测试样本最相似的K个样本，将检索得到的标签分布与模型对于测试样本的推理分布结果进行加权求和，得到测试样本的最终预测标签。
本发明授权一种聚焦样本特征间距的全生命周期语音情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种聚焦样本特征间距的全生命周期语音情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，对输入的训练样本进行随机增强； 步骤S102，引入在大规模数据集上训练得到的模型作为预训练模型； 步骤S103，使用步骤S102中引入的预训练模型对步骤S101中得到的样本实例进行特征提取，定义正负样本，计算有监督对比学习损失； 步骤S104，计算交叉熵损失，与步骤S103中计算得到的有监督对比学习损失加权求和，对模型预训练微调； 步骤S105，使用步骤S104中微调得到的模型，得到训练样本的表征-标签键值对，构建数据存储集合； 步骤S106，给定测试样本，在步骤S105得到的数据存储集合中,检索到与测试样本最近邻的K个样本，并记录其标签分布情况； 步骤S107，对于步骤S106中给定的测试样本，利用步骤S104中的模型预测其输出分布； 步骤S108，将步骤S106和步骤S107得到的分布加权求和，得到测试样本最终预测标签。
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