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龙图腾网获悉杭州数智时空科技有限公司申请的专利基于深度学习的数字人情感建模方法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：CN120068628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510146630.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于深度学习的数字人情感建模方法是由周舜;张鹏设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数字人情感建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字人建模技术领域，公开了一种基于深度学习的数字人情感建模方法，所述方法包括获取多模态刺激数据和当前情感状态，其中所述多模态刺激数据包括：刺激强度、刺激频率、刺激持续时间和情感类型；根据所述多模态刺激数据进行情感判断，得到情感正负类型；根据所述情感正负类型和所述当前情感状态进行情感初始化，得到情感初始值；根据所述刺激频率进行情感积累模拟，得到情感动态值；根据所述情感动态值和所述情感初始值进行情感更新，得到初始情感序列；将所述初始情感序列输入到预先训练的情感优化模型中，输出最终的最优情感序列。本方法可以提高数字人情感建模精准度。

本发明授权基于深度学习的数字人情感建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数字人情感建模方法，其特征在于，包括： 获取多模态刺激数据和当前情感状态，其中所述多模态刺激数据包括：刺激强度、刺激频率、刺激持续时间和情感类型； 根据所述多模态刺激数据进行情感判断，得到情感正负类型； 根据所述情感正负类型和所述当前情感状态进行情感初始化，得到情感初始值； 根据所述刺激频率进行情感积累模拟，得到情感动态值； 根据所述情感动态值和所述情感初始值进行情感更新，得到初始情感序列； 将所述初始情感序列输入到预先训练的情感优化模型中，输出最终的最优情感序列； 其中，所述根据所述情感正负类型和所述当前情感状态进行情感初始化，得到情感初始值，包括： 通过以下公式计算得到权重矩阵： 其中，表示权重矩阵，表示预训练矩阵，表示当前情感状态，表示衰减系数； 根据所述权重矩阵和所述情感正负类型构建出输入向量； 将所述输入向量输入到预先训练的情感影响值模型中，输出情感初始值； 其中，所述情感影响值模型的训练过程包括： 基于历史情感向量构建情感影响值模型，对模型进行训练，在检测到模型的损失函数符合条件后判定训练完成，得到训练后的情感影响值模型； 其中，所述根据所述刺激频率进行情感积累模拟，得到情感动态值，包括： 通过以下公式计算得到情感动态值： 其中，表示情感动态值，表示累积系数，表示累积效应指数，表示频率采样总数，表示频率编号，表示号刺激频率； 其中，所述根据所述情感动态值和所述情感初始值进行情感更新，得到初始情感序列，包括： 通过以下公式计算情感强度： 其中，表示号时间点的情感强度，表示情感初始值，表示自然常数，表示自然衰减系数，为时间点编号，表示情感动态值； 根据所述情感强度按照时间点从小到大排序，得到初始情感序列。

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