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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于脉冲神经网络和卷积神经网络的语音情感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：CN120015063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510178162.2，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权基于脉冲神经网络和卷积神经网络的语音情感识别方法是由杜成岩;刘富;康冰;侯涛;李志辉;张淇航设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲神经网络和卷积神经网络的语音情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于脉冲神经网络和卷积神经网络的语音情感识别方法，包括：获取待识别语音信号，并对所述待识别语音信号进行预处理，得到预处理语音信号；根据所述预处理语音信号生成动态脉冲信号，并利用脉冲神经网络对所述动态脉冲信号进行语音情绪识别，得到第一情绪识别矩阵；根据所述预处理语音信号生成梅尔频谱图，并利用卷积神经网络对所述梅尔频谱图进行语音情绪识别，得到第二情绪识别矩阵；根据所述第一情绪识别矩阵和所述第二情绪识别矩阵进行情感融合判断，输出所述待识别语音信号对应的基于机器人交互的情绪识别结果。本发明可以捕获和处理语音信号中不断变化的情绪信息，提高了语音情感识别的准确性。

本发明授权基于脉冲神经网络和卷积神经网络的语音情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络和卷积神经网络的语音情感识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别语音信号，并对所述待识别语音信号进行预处理，得到预处理语音信号； 根据所述预处理语音信号生成动态脉冲信号，并利用脉冲神经网络对所述动态脉冲信号进行语音情绪识别，得到第一情绪识别矩阵； 根据所述预处理语音信号生成梅尔频谱图，并利用卷积神经网络对所述梅尔频谱图进行语音情绪识别，得到第二情绪识别矩阵； 根据所述第一情绪识别矩阵和所述第二情绪识别矩阵进行情感融合判断，输出所述待识别语音信号对应的基于机器人交互的情绪识别结果； 所述脉冲神经网络的脉冲神经元的数学模型为： ； ； 其中，和分别表示细胞膜的漏电导和总兴奋电导； ，其中表示细胞膜电容； 、、分别表示实际膜电位、漏电位和反转电位； 、、分别表示兴奋神经元的电导衰减、学习率以及从突触前神经元j到目标神经元i的连接权重； 所述根据所述预处理语音信号生成动态脉冲信号，并利用脉冲神经网络对所述动态脉冲信号进行语音情绪识别，之前还包括： 采用远程监督方法，对所述脉冲神经网络进行训练： ； 其中，用于调整突触输入的平均强度，从而对神经元施加所需的脉冲活动水平；表示定义学习窗口形状的赫布项； 所述根据所述第一情绪识别矩阵和所述第二情绪识别矩阵进行情感融合判断，输出所述待识别语音信号对应的基于机器人交互的情绪识别结果，包括： 采用加权方法融合所述第一情绪识别矩阵和所述第二情绪识别矩阵： ； ； ； 根据加权融合结果输出所述待识别语音信号对应的基于机器人交互的情绪识别结果。

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