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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种多模态情感识别方法、装置及存储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：CN116612541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310106979.X，技术领域涉及：G06V40/70；该发明授权一种多模态情感识别方法、装置及存储介质是由徐向民;范为铨;方元博;邢晓芬设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态情感识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多粒度窗口互注意力的多模态情感识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取训练样本和测试样本；根据获得的样本训练多模态模型进行情感识别任务，并测试模型；将实际环境中的多模态样本，输入训练后的模型中，输出预测情感状态；其中多模态模型对输入的样本数据进行以下处理：特征提取器根据样本数据生成每种模态的初始特征向量；交互模块根据初始特征向量和多粒度窗口互注意力机制生成多粒度特征；融合模块根据多粒度特征生成深度融合特征；分类器根据深度融合特征生成预测情感状态。本发明通过多粒度窗口互注意力机制，提供一个灵活的互注意力窗口，使得多模态情感识别的性能有所提升，可广泛用于情感计算技术领域。

本发明授权一种多模态情感识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度窗口互注意力的多模态情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多模态数据库，根据多模态数据库获取训练样本和测试样本，获取每个样本的真实情感状态； 根据训练样本训练多模态模型进行情感识别任务； 根据测试样本衡量多模态模型的性能，并获取性能最好的模型； 将实际环境中的多模态样本，输入获得的性能最好的模型中，输出预测情感状态； 其中，所述多模态模型包括特征提取器、交互模块、融合模块和分类器；所述多模态模型对输入的样本数据进行以下处理： 特征提取器根据样本数据生成每种模态的初始特征向量； 交互模块根据初始特征向量和多粒度窗口互注意力机制生成多粒度特征； 融合模块根据多粒度特征生成深度融合特征； 分类器根据深度融合特征生成预测情感状态； 所述交互模块根据初始特征向量和多粒度窗口互注意力机制生成多粒度特征，包括： 将两种模态的特征向量进行分窗，并确保各模态的窗口数相同； 将两种模态依次分别作为主模态XUT和次模态XTU，次模态XTU经过多粒度化，以为主模态XUT提供交互信息； 使用分窗后的主模态窗口产生矩阵Qw，使用分窗且多粒度化后的次模态产生矩阵Kw和矩阵Vw，进行模态间的窗口注意力交互： 式中，Wq、Wk、Wv分别为多头注意力机制网络的每个头包含Query、Key、Value对应的矩阵，d为经过Wq、Wk、Wv三个矩阵线性变换后的隐层向量的维度。

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