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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于小波分解与注意力筛选机制的课堂教学情感识别方法、装置、设备及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：CN121188613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511679545.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于小波分解与注意力筛选机制的课堂教学情感识别方法、装置、设备及介质是由陈荣元;马洋洋;何磊;陈敬轩;黄少年;陈浪设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波分解与注意力筛选机制的课堂教学情感识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于小波分解与注意力筛选机制的课堂教学情感识别方法、装置、设备及介质，涉及情感识别技术领域，包括：通过采集包含文本、音频和视频的多模态情感数据。对这些数据进行预处理，提取出可用于分析的特征序列。然后，将处理后的特征序列输入到预设的情感分类模型中，该模型由频域特征提取模块、关键帧筛选模块、跨模态融合模块和情感分类模块组成，最后模型输出情感识别结果，提升了情感识别的准确性和鲁棒性，能够精确捕捉并分析课堂教学中的情感动态，为教师提供实时反馈，帮助他们调整教学策略。

本发明授权基于小波分解与注意力筛选机制的课堂教学情感识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小波分解与注意力筛选机制的课堂教学情感识别方法，其特征在于，包括： 获取课堂教学的多模态情感数据，其中所述多模态情感数据包括文本数据、音频数据和视频数据； 对所述多模态情感数据进行预处理，得到处理后的特征序列； 将所述处理后的特征序列通过预设情感分类模型中，得到情感识别结果，其中，所述预设情感分类模型包括频域特征提取模块、关键帧筛选模块、跨模态融合模块和情感分类模块； 所述将所述处理后的特征序列通过预设情感分类模型中，得到情感识别结果的步骤还包括： 通过所述频域特征提取模块对所述处理后的特征序列执行可学习小波变换进行频域特征提取，得到第一特征序列； 通过所述关键帧筛选模块利用动态注意力筛选机制对所述第一特征序列进行关键帧筛选，得到筛选后的第二特征序列； 通过所述跨模态融合模块对所述筛选后的第二特征序列进行跨模态自适应融合，得到融合后的第三特征序列； 通过所述情感分类模块对所述融合后的第三特征序列进行情感分类，得到情感识别结果； 所述通过所述关键帧筛选模块利用动态注意力筛选机制对所述第一特征序列进行关键帧筛选，得到筛选后的第二特征序列的步骤，包括： 对所述第一特征序列通过线性层进行计算，得到每个时间步的注意力分数； 基于所述注意力分数通过执行不同策略进行处理，得到加权后的音频模态特征序列和筛选后的视频模态特征序列； 将所述第一特征序列中的文本模态特征序列作为筛选后的文本模态特征序列； 将所述筛选后的视频模态特征序列、所述加权后的音频模态特征序列和所述筛选后的文本模态特征序列进行整合，得到筛选后的第二特征序列； 所述基于所述注意力分数通过执行不同策略进行处理，得到加权后的音频模态特征序列和筛选后的视频模态特征序列的步骤，包括： 对于所述第一特征序列中的音频模态特征序列，根据所述注意力分数进行softmax运算得到权重； 利用所述权重对音频模态特征序列进行加权融合，得到加权后的音频模态特征序列； 对于所述第一特征序列中的视频模态特征序列，根据所述注意力分数选择信息量最高的预设数量帧，得到筛选后的视频模态特征序列。

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