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龙图腾网获悉深圳北理莫斯科大学申请的专利基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法、系统、终端及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：CN120449892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510888070.3，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法、系统、终端及存储介质是由邱夕航;李春;周庆;方宇浩;田玉斌;张晔;布达克·鲍里斯·亚历山德罗维奇;翟斌;洪嘉隆设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及对话信息分析技术领域，公开了一种基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：通过对话图网络捕捉对话依赖关系，以及语义条件网络强制语义对齐，确保恢复模态与可用模态在上下文、说话人身份和语义上的一致性，并周期性地冻结恢复模块与分类器模块以促进联邦协同优化。本发明将联邦学习与生成式模态恢复相结合，以解决多模态对话情绪识别场景下，客户端不可预测的模态缺失问题，从而提高情绪识别的准确性。

本发明授权基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法，其特征在于，所述基于联邦多模态全局扩散模型的情绪识别方法包括： 获取目标对话，将所述目标对话输入对话扩散模型，输出说话人图和时序依赖图，并利用图卷积网络对所述说话人图和所述时序依赖图进行节点融合，得到拼接特征； 确定所述目标对话中的所有可用模态的情绪信息，根据所有所述情绪信息生成多个语义表示，将多个所述语义表示与多个所述可用模态后进行拼接处理，得到融合表征； 将所述拼接特征和所述融合表征进行融合后投影到条件嵌入空间，得到融合条件，将所述融合条件输入噪声预测网络进行融合处理后，输出条件预测噪声，并根据所述条件预测噪声构建噪声损失函数； 根据所述噪声损失函数对多个客户端进行训练，得到多个恢复模型参数，根据所有所述恢复模型参数训练恢复模型，得到多模态全局扩散模型，根据所有所述可用模态确定多个缺失模态，并将所有所述缺失模态输入所述多模态全局扩散模型，输出恢复所有所述缺失模态时生成的多个恢复特征； 融合所有所述恢复特征和所有所述可用模态，得到完整特征，利用所述完整特征优化分类器后，将所述目标对话输入优化后的分类器进行识别，输出情绪识别结果。

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深圳北理莫斯科大学，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道大运新城国际大学园路1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”。