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龙图腾网获悉江苏师范大学申请的专利一种基于声学和文本特征的多模态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：CN114446324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210108118.0，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种基于声学和文本特征的多模态情感识别方法是由金赟;顾煜;俞佳佳设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声学和文本特征的多模态情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于声学和文本特征的多模态情感识别方法适用于语音和文本情感特征的提取。利用OpenSMILE提取输入语音的情感浅层特征，并与Transformer网络学习浅层特征后得到的深层特征进行融合生成多层次的声学特征；再将语音与转录文本进行强制对齐获取停顿信息，然后将语音中的说话停顿信息编码后添加至转录文本，送入分层密集连接DC‑BERT模型中获取文本特征，再与声学特征融合；通过BiLSTM网络利用先验知识，获取有效的上下文信息，并通过注意力机制抽取特征中突显情感信息的部分以避免信息冗余，在注意力机制后面添加全局平均池化层代替传统使用的全连接层，最后送入softmax层中进行情感分类。其步骤简单，识别精准，具有广泛的实用价值。

本发明授权一种基于声学和文本特征的多模态情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声学和文本特征的多模态情感识别方法，其特征在于：利用OpenSMILE提取输入语音的情感浅层特征，并与Transformer网络学习浅层特征后得到的深层特征进行融合生成多层次的声学特征；利用内容相同的语音与转录文本进行强制对齐获取停顿信息，然后将语音中的说话停顿信息编码后添加至转录文本，送入分层密集连接DC-BERT模型中获取文本特征，再与声学特征融合； 其中，将标注好停顿编码的转录文本输入训练好的改进DC-BERT中，改进DC-BERT根据转录文本中的停顿编码标注输出话语级文本的情感特征；将语音音频对应的深浅融合特征序列与话语级文本的情感特征再进行拼接融合，获得该段音频中每一句话的声学文本融合特征； 利用基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络BiLSTM-ATT作为分类器，通过BiLSTM网络利用先验知识，获取有效的上下文信息，并通过注意力机制抽取特征中突显情感信息的部分以避免信息冗余，在注意力机制后面添加全局平均池化层代替传统使用的全连接层，有效的防止过拟合问题，最后送入softmax层中进行情感分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏师范大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山新区上海路101号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。