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龙图腾网获悉小哆智能科技(北京)有限公司申请的专利基于多模态情感识别的数字人交互系统及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：CN121116129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511668616.0，技术领域涉及：G06F3/0484；该发明授权基于多模态情感识别的数字人交互系统及方法是由潘航设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态情感识别的数字人交互系统及方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于多模态情感识别的数字人交互系统及方法，属于数字人交互技术领域；该系统包括多模态感知模块，用于采集多模态数据，并对多模态数据进行预处理，生成标准化数据流；跨模态融合与情感识别模块，对多模态特征进行交互建模，输出当前情感标签和情感强度；反应规划模块，用于生成复合反应策略；数字人渲染模块，用于将复合反应策略映射为分别对应语音、面部表情与动作的控制信号，通过控制信号驱动数字人执行对应语音输出、面部表情变化和肢体动作以实现交互。本发明通过通过跨模态图神经网络与对比学习，深度融合多模态数据，结合模态置信度动态调整权重，提升情感识别准确率与鲁棒性。

本发明授权基于多模态情感识别的数字人交互系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态情感识别的数字人交互系统，其特征在于，包括： 多模态感知模块，用于采集多模态数据，并对所述多模态数据进行预处理，生成标准化数据流； 跨模态融合与情感识别模块，用于接收所述标准化数据流，并对多模态特征进行交互建模，输出当前情感标签和情感强度；所述跨模态融合与情感识别模块包括：跨模态图神经网络单元、跨模态对比学习单元、时序注意力网络单元和序列平滑单元； 所述跨模态图神经网络单元接收多模态感知模块输出的各模态特征，并将所述各模态特征分别映射为图结构中的独立子节点，通过执行预设的图卷积运算、调用配置的可学习边权矩阵，对各独立子节点之间的关联关系进行建模； 所述跨模态对比学习单元在模型训练阶段，基于各模态特征构建正样本对与负样本对，采用预设的对比损失函数，对所述正样本对对应的模态特征相似度执行最大化约束，同时对所述负样本对对应的模态特征相似度执行最小化约束； 所述时序注意力网络单元接收所述跨模态图神经网络单元输出的多模态融合特征序列，并在所述多模态融合特征序列上执行自注意力计算，通过自注意力机制为所述特征序列中不同时间步的多模态融合特征分配差异化的时间维度注意力权重； 所述序列平滑单元接收所述时序注意力网络单元输出的情感识别标签序列，通过预设的序列平滑模型，对相邻时间步的情感识别标签序列进行关联性约束，输出当前情感标签和情感强度； 反应规划模块，用于根据所述当前情感标签、所述情感强度和历史情绪轨迹，生成复合反应策略； 数字人渲染模块，用于将所述复合反应策略映射为分别对应语音、面部表情与动作的控制信号，通过所述控制信号驱动数字人执行对应语音输出、面部表情变化和肢体动作以实现交互。

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