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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利语音情感的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质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：CN119905115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510126375.0，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权语音情感的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质是由奚宇轩;宋彦;魏思;戴礼荣设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本语音情感的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种语音情感的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质，通过集成了特征提取器、目标情感表征适配器和目标情感分配器的语音情感识别模型来对语音数据的情感进行识别，得到情感分类结果。在模型训练过程中，利用多样化的情景任务构建，模拟实际复杂场景中的域分布差异情况，并采用基于情景学习的策略提高实际复杂场景下的域泛化能力。具体而言，在预训练阶段引入了局部域分布对齐损失，减少域间情感特征的分布偏差，实现了情感特征的跨域对齐与融合。在微调阶段，使用解耦学习的方法，促使情感表征适配器和分类器能够逐步适应新的情感表达场景。从而有效的减小了域间差异对情感识别性能的影响，大幅提升了情感特征的鲁棒性与推广性。

本发明授权语音情感的识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种语音情感的识别方法，其特征在于，包括： 接收语音数据； 将所述语音数据输入至语音情感识别模型中，输出得到情感分类结果；其中，所述语音情感识别模型包括特征提取器、目标情感表征适配器和目标情感分配器；所述语音情感识别模型由多域情感数据集对初始情感表征适配器和初始情感分类器进行训练得到；所述多域情感数据集包括多个属性信息，每一个属性信息对应多个域的数据；所述语音情感识别模型在接收到语音数据后，将语音数据输入至特征提取器中，输出得到语音特征；将所述语音特征输入目标情感表征适配器中，输出得到局部特征的映射；将所述局部特征的映射输入至目标情感分配器，输出得到情感分类结果； 所述语音情感识别模型的构建方法，包括：在多域情感数据集中随机选取一个属性信息；针对所述属性信息，抽取得到第一域的数据和第二域的数据；分别将第一域的数据和第二域的数据输入至特征提取器，输出得到第一语音特征和第二语音特征；根据第一语音特征和第二语音特征对初始情感表征适配器进行训练，得到预训练情感表征适配器；根据第一域的数据和第二域的数据对预训练情感表征适配器以及初始情感分配器进行训练，得到目标情感表征适配器和目标情感分配器。

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