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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种双语音乐诱发的脑电情绪识别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：CN120323998B 。

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：202510832125.9，技术领域涉及：A61B5/38；该发明授权一种双语音乐诱发的脑电情绪识别方法是由王景煜;程世超;吴佳琪;王子杭;岳园钊;张建海设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双语音乐诱发的脑电情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双语音乐诱发的脑电信号采集范式及情绪识别方法，首先，采集音乐诱发脑电数据，并构建EEG数据集并划分为训练集和测试集；脑电数据预处理；构建并训练脑电情绪识别模型；利用训练后的基于时间的通道特征提取器和基于脑拓扑图的神经网络处理预处理脑电信号实现脑电情绪识别，将音乐情绪分类结果和测试集的音乐分类进行测试验证，最后利用训练并测试完成的脑电情绪识别模型实现音乐诱发的脑电情绪识别，并通过全连接层输出结果。该方法使用基于时间的通道特征提取器提取EEG特征，并将此时序特征作为基于脑拓扑地形图的图卷积网络的输入，借助卷积网路得到的脑电通道的空间拓扑关系，提升解码脑电信号的能力。

本发明授权一种双语音乐诱发的脑电情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种双语音乐诱发的脑电情绪识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、设计实验范式，采集音乐诱发脑电数据，并构建EEG数据集并划分为训练集和测试集； 采集音乐诱发脑电数据时，采用类别均衡的中英文双语音乐作为情绪诱发材料； 步骤2、使用带通滤波、平均参考法和独立成分分析法进行脑电数据预处理； 步骤3、构建并训练脑电情绪识别模型，所述脑电情绪识别模型包括基于时间的通道特征提取器和基于脑拓扑的神经网络； 所述基于时间的通道特征提取器包括由若干并行的多尺度一维时间核组成的时间卷积层、单尺度时间注意机制和时间特征融合层； 所述基于脑拓扑的神经网络包括可训练滤波器和多层动态图卷积网络； 将所述基于时间的通道特征提取器提取的特征输入至基于脑拓扑的神经网络，按通用图、额叶图和半球图三种局部图进行划分，并根据局部图结构进行通道重排序； 将通道重排序后的局部图输入至可训练滤波器，所述可训练滤波器通过哈达玛积操作、偏置调整和ReLU函数激活提取局部特征，所述局部特征使用均值聚合生成局部图表示； 将所述局部图表示输入至多层动态图卷积网络，所述多层动态图卷积网络通过动态邻接矩阵计算、注意力掩码优化和两层图卷积得到特征矩阵； 步骤4、利用训练后的基于时间的通道特征提取器和基于脑拓扑图的神经网络处理预处理脑电信号实现脑电情绪识别，将音乐情绪分类结果和测试集的音乐分类进行测试验证，最后利用训练并测试完成的脑电情绪识别模型实现音乐诱发的脑电情绪识别，并通过全连接层输出结果。

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