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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种唇语识别方法、装置、设备、介质及产品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：CN120182771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510646116.0，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种唇语识别方法、装置、设备、介质及产品是由杨刚;王贝尔;曹汉武;吴敏;戴丽珍;钟晟轩设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种唇语识别方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种唇语识别方法、装置、设备、介质及产品，涉及机器视觉和自然语言处理交叉领域，该方法包括获取待识别的原始视频，初始化文本序列，对原始视频进行切割，得到多个帧图像，提取每个帧图像的帧内特征及帧间特征。根据全部帧图像的帧间特征，得到视频特征。根据视频特征以及文本序列，采用唇语识别模型，得到唇语识别结果。唇语识别模型为预先根据训练样本集搭建的神经网络多模态融合模型。本申请通过获取每个帧图像的帧内特征和帧间特征，得到视频特征，并进一步通过将文本序列以及视频特征进行多模态特征融合，提高了模型的特征表现能力和区分度，并进一步提高了唇语识别的准确性。

本发明授权一种唇语识别方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种唇语识别方法，其特征在于，所述唇语识别方法包括： 获取待识别的原始视频，初始化文本序列； 对所述原始视频进行切割，得到多个帧图像；每个帧图像包含讲话者的唇部区域； 提取每个帧图像的帧内特征，并根据全部帧图像的帧内特征，提取每个帧图像的帧间特征； 根据全部帧图像的帧间特征，得到视频特征； 根据所述视频特征以及所述文本序列，采用唇语识别模型，得到唇语识别结果；所述唇语识别模型为预先根据训练样本集搭建的神经网络多模态融合模型；所述训练样本集中的每个训练样本包括样本视频特征、样本文本序列以及目标唇语识别结果； 所述文本序列包括开始字符和终止字符，所述终止字符位于所述文本序列的最后一个标签位置，所述‌神经网络多模态融合模型包括深度学习算法和多模态特征融合方法； 根据所述视频特征以及所述文本序列，采用唇语识别模型，得到唇语识别结果，具体包括： 针对第i次迭代，根据所述文本序列的前i个标签，采用深度学习算法，得到前i个标签对应的文本特征；i0；所述文本序列的第1个标签为所述开始字符； 根据前i个标签对应的文本特征以及所述视频特征，采用多模态特征融合方法，得到第i个预测词元，并将所述第i个预测词元作为所述文本序列的第i+1个标签；若所述第i个预测词元为所述终止字符，则所述文本序列的第2至第i个标签为唇语识别结果，否则，进行第i+1次迭代。

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华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；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”。