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龙图腾网获悉华南理工大学;华南脑控(广东)智能科技有限公司申请的专利跨被试五通道情绪建模及情绪调节方法、设备与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：CN119606382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510100239.4，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权跨被试五通道情绪建模及情绪调节方法、设备与存储介质是由李远清;张淳;管紫菁;李澳设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨被试五通道情绪建模及情绪调节方法、设备与存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨被试五通道情绪建模及情绪调节方法、设备及存储介质，该方法包括：在面向用户播放多媒体数据时，调用脑机接口对用户采集在O1通道、O2通道、C3通道、C4通道与FP2通道下的原始脑电信号；确定多媒体数据对用户诱发的实际情绪；对原始脑电信号进行预处理，得到目标脑电信号；将目标脑电信号中切分为多个脑电片段信号；在O1通道、O2通道、C3通道、C4通道与FP2通道的注意力下，以脑电片段信号为样本、实际情绪为标签训练情绪分类器。根据情绪分类评估结果提供视、听觉反馈，用户根据反馈进行情绪调节训练。本实施例大大降低通道的数量，从而大大减少了脑电信号的数据量，有效减少运算时消耗的资源，降低运算的耗时，从而保证实时性。

本发明授权跨被试五通道情绪建模及情绪调节方法、设备与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种跨被试五通道情绪建模方法，其特征在于，包括： 在面向用户播放多媒体数据时，调用脑机接口对所述用户采集在O1通道、O2通道、C3通道、C4通道与FP2通道下的原始脑电信号； 确定所述多媒体数据对所述用户诱发的理想情绪； 对所述原始脑电信号进行预处理，得到目标脑电信号； 将所述目标脑电信号切分为多个脑电片段信号； 在所述O1通道、所述O2通道、所述C3通道、所述C4通道与所述FP2通道的注意力下，以所述脑电片段信号为样本、所述理想情绪为标签训练情绪分类器； 其中，所述在所述O1通道、所述O2通道、所述C3通道、所述C4通道与所述FP2通道的注意力下，以所述脑电片段信号为样本、所述理想情绪为标签训练情绪分类器，包括： 加载情绪分类器；所述情绪分类器包括通道注意力模块与情绪分类头； 将所述脑电片段信号输入所述通道注意力模块中添加所述O1通道、所述O2通道、所述C3通道、所述C4通道与所述FP2通道下的注意力权重，得到脑电情绪特征； 将所述脑电情绪特征输入所述情绪分类头中识别所述用户产生的期望情绪； 依据所述理想情绪与所述期望情绪之间的损失值更新所述情绪分类器； 若完成更新，则判断是否满足预设的训练条件；若是，则确定所述情绪分类器完成训练；若否，则返回执行所述将所述脑电片段信号输入通道注意力模块中添加所述O1通道、所述O2通道、所述C3通道、所述C4通道与所述FP2通道下的注意力权重，得到脑电情绪特征； 所述通道注意力模块包括两层全连接层； 所述将所述脑电片段信号输入所述通道注意力模块中添加所述O1通道、所述O2通道、所述C3通道、所述C4通道与所述FP2通道下的注意力权重，得到脑电情绪特征，包括： 对所述脑电片段信号执行平均池化操作，得到第一候选脑电特征； 将所述第一候选脑电特征输入第一层所述全连接层中映射为第二通道特征； 使用双曲正切函数Tanh对所述第二通道特征进行激活，得到第三通道特征； 将所述第三通道特征输入第二层所述全连接层中映射为第四通道特征； 使用柔性最大传递函数Softmax对所述第四通道特征进行激活，得到所述O1通道、所述O2通道、所述C3通道、所述C4通道与所述FP2通道下的注意力权重； 将所述脑电片段信号与所述注意力权重融合为脑电情绪特征。

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