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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于半监督语音情感识别框架的深度情感聚类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：CN116230019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211472628.2，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种基于半监督语音情感识别框架的深度情感聚类方法是由赵欢;李俐璇;查徐鹏;王禹江设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督语音情感识别框架的深度情感聚类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于半监督语音情感识别框架的深度情感聚类方法，属于语音情感识别技术领域，对输入的语料库中的音频进行预处理；使用Attn‑Convolution网络对预处理后的语音数据在空间上进行特征提取；使用BiGRU网络对预处理后的语音数据在时间上进行特征提取；将提取出的语音特征使用ADD函数进行特征融合；在聚类分类器模块中对未标记的数据集进行伪标签分配；在情感回归器中对每个句子i的语音片段sij进行回归预测；使用新的CCC‑CE联合损失作为回归器与分类器模型的损失函数。有益效果在于，使用较少未标记数据的模型框架比现有的半监督框架实现了更好的语音表示，并且在下游任务中优于最先进的方法。

本发明授权一种基于半监督语音情感识别框架的深度情感聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督语音情感识别框架的深度情感聚类方法，其特征在于， 基于深度情感聚类方法的时空共同捕获的半监督语音情感识别框架，简称ACG-EmoCluster，包括以下方法： 步骤1，对输入的语料库中的音频进行预处理； 步骤2，使用由自注意力机制与卷积操作搭建而成的深度学习网络，简称Attn-Convolution网络，对预处理后的语音数据在空间上进行特征提取； 步骤3，使用由双向门控单元构建的深度学习网络，简称BiGRU网络，对预处理后的语音数据在时间上进行特征提取； 步骤4，将提取出的语音特征使用集成于pytorch框架的矩阵加和函数，简称ADD函数，进行特征融合； 步骤5，在聚类分类器模块中对未标记的数据集进行伪标签分配； 步骤6，在情感回归器中对每个句子i的语音片段sij进行回归预测，并将n个语音片段{si1，……，sin}进行归一化后的结果作为句子i的预测结果； 步骤7，使用新的CCC-CE联合损失作为回归器与分类器模型的损失函数；CCC为相关一致性系数损失，用于情感回归器中；CE为交叉熵损失，用于聚类分类器中。

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湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区湖南大学信息科学与工程学院；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”。