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龙图腾网获悉北京大学申请的专利手势动作生成方法和电子设备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：CN116401510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310214771.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权手势动作生成方法和电子设备是由敖腾隆;刘利斌;张泽一设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本手势动作生成方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种手势动作生成方法和电子设备，该方法包括：响应于接收到的待生成手势动作的语音信息、第一文本信息和第一生成风格信息；对第一文本信息和第一生成风格信息进行编码处理，得到第二文本信息和第二生成风格信息；根据语音信息、第二文本信息和第二生成风格信息预测噪声；根据预测到的所述噪声对语音信息、第二文本信息和第二生成风格信息进行去噪处理，得到待生成手势动作编码序列；将待生成手势动作编码序列输入到预训练的手势动作生成模型，生成对应的手势动作。本申请通过手势动作生成模型将接收的待生成手势动作的语音信息、第一文本信息和第一生成风格信息生成对应的手势，使得手势能从多种传达方式中生成，提高了生成准确度。

本发明授权手势动作生成方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种手势动作生成方法，其特征在于，包括： 响应于接收到的待生成手势动作的语音信息、第一文本信息和第一生成风格信息； 对所述第一文本信息和所述第一生成风格信息进行编码处理，得到第二文本信息和第二生成风格信息； 根据所述语音信息、所述第二文本信息和所述第二生成风格信息预测噪声； 根据预测到的所述噪声对所述语音信息、所述第二文本信息和所述第二生成风格信息进行去噪处理，得到待生成手势动作编码序列； 将所述待生成手势动作编码序列输入到预训练的手势动作生成模型，生成对应的手势动作； 其中，所述根据所述语音信息、所述第二文本信息和所述第二生成风格信息预测噪声，包括： 将所述语音信息、所述第二文本信息和所述第二生成风格信息输入到预训练的去噪扩散随机模型中，通过所述去噪扩散随机模型中的去噪网络预测所述噪声，其中，所述去噪网络包括因果注意力层、语义感知注意力层、自适应实例归一化层和子网络； 其中，所述通过所述去噪扩散随机模型中的去噪网络预测所述噪声，包括： 通过所述因果注意力层将所述语音信息中的语音节奏特征和音强特征与预设的加噪手势编码进行拼接，得到新的语音信息特征，传输至所述自适应实例归一化层； 通过所述语义感知注意力层将所述第二文本信息中的第一文本特征与预设的中间特征进行融合，得到新的中间特征；用所述新的中间特征替换所述预设的中间特征，传输至所述自适应实例归一化层； 通过所述自适应实例归一化层将所述第二生成风格信息中的第一生成风格特征映射为数值参数；根据所述数值参数修改传输到所述自适应实例归一化层中的所述新的语音信息特征和所述新的中间特征的均值和方差； 利用所述子网络对修改后新的语音信息特征和所述新的中间特征进行融合计算，得到的计算结果作为预测到的所述噪声。

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