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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法与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：CN116561634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310539937.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法与系统是由胡斌;梁华健;沈健;董群喜;陈佳蓥;马瑞瑞;赵泽光;朱可欣;尤乐淳设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法与系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法与系统。所述方法通过获取多模态生理信号，并基于时间片段提取多模态生理信号的特征表征，其中，多模态生理信号由多个单一模态生理信号组成。再根据特征表征对同一样本中每两个单一模态生理信号的语义执行语义对齐，得到单一模态生理信号之间的双向语义对齐表征。将双向语义对齐表征输入至测试集交叉验证的情绪识别模型，以筛选出最优情绪识别模型，并根据最优情绪识别模型识别目标情绪。所述方法通过语义对齐使得各单一模态生理信号的语义相关程度最大，有利于提高情绪识别准确率。在筛选最优模型时，采用训练集与测试集交叉的方式，提高最优模型的可靠性。

本发明授权面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法，其特征在于，包括： 获取多模态生理信号，以及基于时间片段提取所述多模态生理信号的特征表征；所述多模态生理信号包括多个单一模态生理信号；所述特征表征用于表征所述单一模态生理信号的语义； 根据所述特征表征，对每两个单一模态生理信号的语义执行语义对齐，得到语义对齐表征；所述语义对齐表征包括双向语义对齐表征； 将所述双向语义对齐表征输入至情绪识别模型的情绪输出网络，以得到情绪识别结果信息； 基于留一被试交叉法，通过计算情绪识别模型的准确率，从情绪识别模型中筛选得到最优情绪识别模型，以及输出最优情绪识别模型；其中，确认准确率最高的情绪识别模型为最优情绪识别模型； 其中，所述对每两个单一模态生理信号的语义执行语义对齐的步骤包括： 对所述单一模态生理信号的特征表征执行线性变换，得到多个行向量组； 基于交叉注意力机制，根据所述多个行向量组，计算注意力分数矩阵；所述注意力分数矩阵用于表征每两个模态不同的单一模态生理信号之间的单向语义关联度； 对所述注意力分数矩阵执行模态对齐，得到对齐矩阵；所述模态对齐用于过滤语义相关程度低的模态片段； 根据所述对齐矩阵，计算并得到双向语义对齐表征；所述双向语义对齐表征用于表征两个单一模态生理信号之间的双向语义关联程度。

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