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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于联合损失框架与后编辑优化的脑电信号文本解码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：CN119939343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510021200.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于联合损失框架与后编辑优化的脑电信号文本解码方法是由丁效;赵翼;刘挺;秦兵设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合损失框架与后编辑优化的脑电信号文本解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联合损失框架与后编辑优化的脑电信号文本解码方法，所属领域为脑机接口和自然语言处理领域，包括：获取脑电信号，基于脑电特征提取网络构建分类模型，将所述脑电信号输入至所述分类模型中，获得预定的语义类别；基于混合解码框架构建解码模型，将所述脑电信号输入至所述解码模型中，获得输出特征文本；基于预训练语言模型构建后编辑模型，基于所述后编辑模型对所述预定的语义类别和所述输出特征文本进行后编辑，获得文本解码结果。本发明通过引入CTCAttention混合框架，使得解码过程可以在没有外部对齐信息的情况下自动完成，降低了对眼动等外部信号的依赖，增强了方法的通用性。

本发明授权基于联合损失框架与后编辑优化的脑电信号文本解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合损失框架与后编辑优化的脑电信号文本解码方法，其特征在于，包括： 获取脑电信号，基于脑电特征提取网络构建分类模型，将所述脑电信号输入至所述分类模型中，获得预定的语义类别； 基于混合解码框架构建解码模型，将所述脑电信号输入至所述解码模型中，获得输出特征文本； 基于预训练语言模型构建后编辑模型，基于所述后编辑模型对所述预定的语义类别和所述输出特征文本进行后编辑，获得文本解码结果； 所述获得预定的语义类别的过程包括：基于所述脑电特征提取网络提取脑电信号的时域和频域特征，并将所述脑电信号的时域和频域特征分类为预定的语义类别； 所述混合解码框架包括编码器、分类模块和注意力机制模块； 所述获得输出特征文本的过程包括： 基于所述编码器对所述脑电信号进行特征提取和降采样，获得提取信号； 基于所述注意力机制模块对所述提取信号进行文本转录，获得目标文本序列； 基于所述分类模块对所述提取信号和所述目标文本序列进行序列对齐，获得所述输出特征文本； 所述编码器包括前端特征提取器和注意力编码器；所述注意力机制模块为Transformer解码器；所述分类模块为连接时序分类模块； 所述获得文本解码结果的过程包括： 将所述预定的语义类别作为提示，将所述输出特征文本输入至所述后编辑模型中进行计算，对解码文本进行语法修正和语义优化，获得所述文本解码结果。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

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