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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于语音驱动的模态缺失自适应情感识别方法及系统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：CN121191543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511736886.0，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权基于语音驱动的模态缺失自适应情感识别方法及系统是由赵佳琪;王飞;李明政;蒋贻顺;段章领设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音驱动的模态缺失自适应情感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语音驱动的模态缺失自适应情感识别方法及系统，涉及人工智能技术领域，将待分析数据的语音模态以及可选的视觉模态与文本模态输入到情感识别模型中，输出待分析数据对应的情感标签；所述情感识别模型的训练过程如下：获取多模态数据并分别提取各模态特征；利用语音模态特征作为锚定模态重建缺失模态对应的伪模态特征，据以生成自适应的缺失类型提示；将语音模态特征、补全后的视觉模态特征、补全后的文本模态特征以及对应的提示向量输入到跨模态Mamba网络中，生成自适应融合特征，将自适应融合特征聚合后输入到分类器，输出预测的情感类别概率分布；该情感识别方法在不同模态缺失场景下仍能实现稳定可靠的情感识别。

本发明授权基于语音驱动的模态缺失自适应情感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于语音驱动的模态缺失自适应情感识别方法，其特征在于，将待分析数据的语音模态以及可选的视觉模态与文本模态输入到情感识别模型中，输出待分析数据对应的情感标签； 所述情感识别模型的训练过程如下： 获取包括语音模态、视觉模态和文本模态的多模态数据并分别提取各模态特征，其中语音模态始终存在，视觉模态和文本模态可能缺失； 利用提取的语音模态特征作为锚定模态重建缺失模态对应的伪模态特征，具体为：构建模态存在指示器，检测视觉模态和文本模态是否缺失，据以生成模态缺失掩码向量；根据模态缺失掩码向量，采用生成式提示学习机制，当存在缺失模态时，利用始终存在的语音模态特征通过可学习的生成式提示和模态转换网络来重建与缺失模态维度匹配的伪模态特征； 将每个模态特征所注入的提示向量进行线性组合并投影到统一多模态特征空间，生成自适应的缺失类型提示，其中注入提示向量：向所有未缺失模态注入存在提示向量，向伪模态特征注入缺失提示向量； 将语音模态特征、补全后的视觉模态特征、补全后的文本模态特征以及对应的提示向量输入到跨模态Mamba网络中，结合所引入的缺失类型提示生成自适应融合特征，将自适应融合特征聚合后输入到分类器，输出预测的情感类别概率分布； 利用预测的情感类别概率分布与真实标签构建损失函数，调整情感识别模型中的可训练参数； 其中结合所引入的缺失类型提示生成自适应融合特征，具体为： 在跨模态Mamba的状态更新和输出阶段，将缺失类型提示通过激活函数生成门控向量； 将跨模态Mamba网络的输出与门控向量逐元素相乘得到自适应融合特征。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号, 中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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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