中国科学院深圳先进技术研究院吴昕怡获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于大模型的可解释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：CN119943095B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202411872204.4，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权基于大模型的可解释情感识别方法是由吴昕怡;杨毓栋;苏荣锋;燕楠;王岚设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大模型的可解释情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大模型的可解释情感识别方法，包括：从原始语音数据中提取多种用于情感分类的基础声学特征；对所述基础声学特征进行特征筛选处理，得到与特定情感密切相关的解释性声学特征；基于所述特定情感、对应的解释性声学特征及情感类别标签，构建数据集；利用所述数据集中的数据进行模型训练，得到可解释情感识别模型；通过所述可解释情感识别模型进行音频情感识别，得到完整的情感分析结果。本发明的方法旨在解决当前情感识别中决策过程不透明的难题，提升大模型对于音频情感的理解能力，进而提升情感识别的准确性。
本发明授权基于大模型的可解释情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的可解释情感识别方法，其特征在于，包括： 从原始语音数据中提取多种用于情感分类的基础声学特征； 对所述基础声学特征进行特征筛选处理，得到与特定情感密切相关的解释性声学特征； 基于所述特定情感、对应的解释性声学特征及情感类别标签，构建数据集； 利用所述数据集中的数据进行模型训练，得到可解释情感识别模型，包括： 将所述数据集中的解释性声学特征输入预训练模型，得到连续的高维声学特征编码； 将所述连续的高维声学特征编码分解为一系列离散的语音单元； 将所述语音单元作为输入，情感标签和可解释性情感线索作为输出进行模型训练，得到可解释情感识别模型，所述可解释性情感线索为所述可解释情感识别模型输出的情感类别相应的情感分析描述； 所述可解释情感识别模型的损失函数包括情感分类的交叉熵损失和可解释性线索的相似度损失； 通过所述可解释情感识别模型进行音频情感识别，得到完整的情感分析结果。
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