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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别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：CN120015014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510143057.5，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统是由黄锴;曾碧卿;杨继臣设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统，涉及语音信号处理技术领域，包括：获取语音信号并进行预处理，使用情感分类器中的WavLM预训练模型从预处理后的语音信号中提取WavLM特征；将提取的WavLM特征分别送入情感编码器、对抗音素分类器和对抗说话人分类器，通过双重对抗学习去除待识别语音信号中的说话人信息及内容信息，通过情感分类器获取待识别语音信号的情感类别。本发明通过对说话人分类器和音素分类器分别进行对抗学习，去除语音信号中的说话人信息和内容信息，从而提取只包含情感信息的特征用于语音情感识别，有效的提高了语音情感识别的准确率。

本发明授权基于双重对抗学习的语音情感识别方法及识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双重对抗学习的语音情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取语音信号并进行预处理，使用情感分类器中的WavLM预训练模型从预处理后的语音信号中提取WavLM特征； 将提取的WavLM特征分别送入情感编码器、对抗音素分类器和对抗说话人分类器，并分别计算情感分类器、对抗音素分类器及对抗说话人分类器的交叉熵损失； 将计算的三个交叉熵损失相加得到总损失函数，使用所述总损失函数同时训练情感分类器、对抗音素分类器及对抗说话人分类器； 将待识别语音信号分别导入训练好的情感分类器、对抗音素分类器和对抗说话人分类器，通过双重对抗学习去除待识别语音信号中的说话人信息及内容信息，通过情感分类器获取待识别语音信号的情感类别； 所述情感分类器由WavLM预训练模型、情感编码器、全连接层及softmax分类层组成； 所述对抗音素分类器由梯度反转、音素编码器、全连接层及softmax分类层组成； 所述对抗说话人分类器梯度反转、说话人编码器、全连接层及softmax分类层组成； 将获取的WavLM特征分别作为情感编码器、对抗音素分类器和对抗说话人分类器的输入，分别计算情感分类器、对抗因素分类器及对抗说话人分类器的交叉熵损失。

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