买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于时空协同的音乐表演姿态实时驱动方法及其系统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：CN120411317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510917152.6，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权基于时空协同的音乐表演姿态实时驱动方法及其系统是由黄欣;陈奕涵;汪媛;曾洁婷;王翔泰;邬宇娟设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空协同的音乐表演姿态实时驱动方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及虚拟现实技术领域，具体涉及基于时空协同的音乐表演姿态实时驱动方法及其系统，通过多角度视频流采集表演者动作，并结合音频信号，利用轻量化卷积神经网络提取关键关节坐标；创新性地采用多尺度时间窗口分析历史帧数据，提取短程、中程和长程时序特征；引入关键关节重要性计算机制，对演奏相关关键关节赋予更高权重；通过时空深度协同交互机制实现时空信息的双向增强；基于系统实时延迟信息动态调整预测参数，主动预测未来姿态以补偿系统延迟；结合音乐节奏信息对预测姿态进行表现力增强；通过物理约束和逆运动学处理生成自然、逼真的虚拟角色驱动数据,本发明显著降低了系统延迟感知，提升了音画同步性和表演表现力。

本发明授权基于时空协同的音乐表演姿态实时驱动方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于时空协同的音乐表演姿态实时驱动方法，其特征在于，包括：获取多角度视频流和音频信号；基于所述多角度视频流，通过轻量化卷积神经网络提取表演者关键关节的坐标数据；对历史帧中的所述关键关节的坐标数据进行分析，包括：基于不同长度的时间窗口，提取多尺度时序特征；计算所述关键关节的重要性权重；通过时空深度协同交互机制，融合所述多尺度时序特征和当前帧空间特征，并将所述关键关节的重要性权重应用于融合过程中，对演奏相关的关键关节特征进行加权增强；获取音乐表演姿态实时驱动处理流程中的采集延迟信息、处理延迟信息和传输延迟信息，并基于延迟信息调整预测参数；基于融合的特征和调整后的预测参数，预测未来时刻的关键关节坐标数据；结合所述音频信号中的音乐节奏信息，对预测的关键关节坐标数据进行表现力增强；将增强后的关键关节坐标数据传输至渲染端；以及在所述渲染端，基于物理约束和逆运动学模型，将所述增强后的关键关节坐标数据转换为虚拟角色驱动数据； 所述基于不同长度的时间窗口，提取多尺度时序特征具体包括：设置短程时间窗口、中程时间窗口和长程时间窗口，分别用于捕获不同时间尺度的动作特性；对所述短程时间窗口内的关键关节坐标序列，提取瞬时变化特征；对所述中程时间窗口内的关键关节坐标序列，提取完整动作单元特征；对所述长程时间窗口内的关键关节坐标序列，提取节奏模式特征；以及融合所述瞬时变化特征、所述完整动作单元特征和所述节奏模式特征，生成综合的多尺度时序特征； 计算所述关键关节的重要性权重具体包括：基于人体骨骼结构建立关键关节连接拓扑图；计算当前帧中各关键关节间的相对位置关系；基于所述相对位置关系，生成关键关节间的注意力分数；识别当前乐器类型和演奏状态；以及根据所述乐器类型和所述演奏状态，对与演奏相关的关键关节的注意力分数进行增强，生成最终的关键关节重要性权重； 所述获取音乐表演姿态实时驱动处理流程中的采集延迟信息、处理延迟信息和传输延迟信息，并基于延迟信息调整预测参数具体包括：实时监测视频采集延迟信息、处理延迟信息和网络传输延迟信息；将所述延迟信息编码为条件向量；基于不同的延迟量级，设置多个预测分支；以及根据当前实际延迟情况，动态调整各预测分支的权重，生成适应当前系统状态的预测参数。

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西师范大学，其通讯地址为：330200 江西省南昌市南昌县紫阳大道99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”。