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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于跨模态融合的音乐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：CN116010902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310058201.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于跨模态融合的音乐情感识别方法及系统是由李伟;赵嘉豪;茹港徽;吴宇伦设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态融合的音乐情感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于音乐情感识别技术领域，具体为一种基于跨模态融合的音乐情感识别方法及系统。本发明方法包括获取待识别音乐的音乐信息；提取音乐信息的音乐情感特征；对音乐情感特征进行预处理，得到具有位置编码的特征融合序列；将特征融合序列输入到TransformerEncoder，得到融合后的音乐情感特征；将融合后的音乐情感特征输入预训练的全连接分类器，得到预测的音乐情感类别。本发明能够提高音乐情感识别的精度。

本发明授权基于跨模态融合的音乐情感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态融合的音乐情感识别方法，其特征在于，具体步骤如下： （1）获取待识别音乐的音乐信息；所述音乐信息包括音频文件、歌词、歌名、歌手名、专辑名和专辑封面； （2）提取所述音乐信息的音乐情感特征；所述音乐情感特征包括音频特征、文本特征和图像特征；所述音频特征为所述音频文件的特征；所述文本特征包括所述歌词、所述歌名、所述歌手名和所述专辑名的特征；所述图像特征为所述专辑封面的特征； （3）对所述音乐情感特征进行预处理，得到具有位置编码的特征融合序列； （4）将所述特征融合序列输入预训练的TransformerEncoder，得到融合后的音乐情感特征； （5）将所述融合后的音乐情感特征输入预训练的全连接分类器，得到预测的音乐情感类别；所述音乐情感类别包括高兴、难过、生气和放松； 步骤（2）所述提取所述音乐信息的音乐情感特征，具体包括： 计算所述音频文件的梅尔频谱； 将所述梅尔频谱的频谱图的尺寸调整到预设尺寸； 将调整后的频谱图输入预训练的2D-CNN模型进行音频特征提取，得到音频特征； 所述2D-CNN2-DimensionalConvolutionalNeuralNetwork，二维卷积神经网络包括卷积层和池化层；所述卷积层包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层和第五卷积层；所述池化层包括第一池化层、第二池化层、第三池化层、第四池化层和第五池化层； 所述第一卷积层、所述第一池化层、所述第二卷积层、所述第二池化层、所述第三卷积层、所述第三池化层、所述第四卷积层、所述第四池化层、所述第五卷积层和所述第五池化层依次连接； 所述卷积层的卷积核尺寸均为3*3；所述池化层的池化窗口尺寸均为2*2； 将所述歌词、所述歌名、所述歌手名和所述专辑名进行拼接，得到拼接文本； 计算拼接文本的词嵌入表示； 将所述词嵌入表示输入预训练的BERT模型，得到文本特征； 将所述专辑封面输入预训练的Resnet50模型，得到图像特征； 步骤（3）所述对所述音乐情感特征进行预处理，得到具有位置编码的特征融合序列，具体包括： 将所述音乐情感特征转换为一维向量； 将转换为一维向量的音乐情感特征进行切分，得到片段等长的特征序列； 对所述片段等长的特征序列中的片段进行位置编码，得到具有位置编码的特征融合序列。

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