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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利音乐情感识别及其模型训练方法、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：CN116564353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310576617.7，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权音乐情感识别及其模型训练方法、装置、设备及介质是由张旭龙;王健宗;程宁;孙一夫设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本音乐情感识别及其模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种音乐情感识别及其模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括音频数据集包括原始音频数据、情感值和分类结果；根据分类结果，确定提取音频数据，并对所述提取音频数据进行数据增强，得到目标音频数据；对目标音频数据进行特征提取，得到音频频谱图；通过预设识别模型对音频频谱图进行识别，得到分类输出结果和回归输出结果；根据分类结果、情感值、分类输出结果和回归输出结果进行损失预测，得到预设识别模型的预测损失值；在预测损失值达到所述收敛条件时，将预设识别模型记录为音乐情感识别模型。本发明通过分类输出结果和回归输出结果对预设识别模型进行模型集成，提高了音乐情感识别模型的准确性和鲁棒性，提升了识别效率。

本发明授权音乐情感识别及其模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种音乐情感识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取音频数据集，所述音频数据集包括至少一个原始音频数据、与所述原始音频数据对应的情感值和与所述原始音频数据对应的分类结果；其中，所述分类结果用于表征与情感值对应的原始音频数据所在象限； 根据所述分类结果，确定提取音频数据，并通过预设数据增强算法对所述提取音频数据进行数据增强，得到目标音频数据； 对所有所述目标音频数据进行特征提取，得到与各所述目标音频数据对应的音频频谱图； 通过预设识别模型对所有所述音频频谱图进行情感识别，得到与各所述目标音频数据对应的分类输出结果，以及与各所述目标音频数据对应的回归输出结果； 根据与同一所述目标音频数据对应的所述分类结果、所述情感值、所述分类输出结果和所述回归输出结果进行损失预测，得到所述预设识别模型的预测损失值； 在所述预测损失值达到收敛条件时，将所述预设识别模型记录为音乐情感识别模型； 所述根据与同一所述目标音频数据对应的所述分类结果、所述情感值、所述分类输出结果和所述回归输出结果进行损失预测，得到所述预设识别模型的预测损失值，包括： 根据与同一所述目标音频数据对应的所述分类结果和所述分类输出结果，确定第一预测损失值； 根据与同一所述目标音频数据对应的所述情感值和所述回归输出结果，确定第二预测损失值； 获取预设数据关系式，根据所述预设数据关系式、所有所述第一预测损失值和所有所述第二预测损失值，确定所述预设识别模型的预测损失值。

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