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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利基于时空深度特征自适应决策的歌唱口型实时检测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：CN118736641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410717659.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于时空深度特征自适应决策的歌唱口型实时检测方法是由廖赐麟;陈映红;廖桂萌;罗晨璐;白森杰;章先恒;廖一鹏设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空深度特征自适应决策的歌唱口型实时检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于时空深度特征自适应决策的歌唱口型实时检测方法，包括以下步骤；步骤S1、采集歌唱者的人脸视频图像，并根据实际发声的口型进行图像标注，构建用于模型训练和测试的样本数据集；步骤S2、构建基于YOLOv8的歌唱口型目标实时检测网络，从人脸视频中分割出歌唱发声的口型图像；步骤S3、构建基于胶囊网络的口型空间深度特征提取模型，将提取的一系列空间深度特征输入到BiLSTM网络，通过BiLSTM网络进一步抽取口型图像的时间序列特征；步骤S4、采用爱情进化算法优化随机森林算法的超参数，将抽取的时间序列特征映射到随机森林的高维空间进行自适应决策分类；本发明可实时检测歌手在演唱过程中的口型变化情况，且相比人工方式更客观高效。

本发明授权基于时空深度特征自适应决策的歌唱口型实时检测方法在权利要求书中公布了：1.基于时空深度特征自适应决策的歌唱口型实时检测方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1、采集歌唱者的人脸视频图像，并根据实际发声的口型进行图像标注，构建用于模型训练和测试的样本数据集； 步骤S2、构建基于YOLOv8的歌唱口型目标实时检测网络，从人脸视频中分割出歌唱发声的口型图像； 步骤S3、构建基于胶囊网络的口型空间深度特征提取模型，将提取的一系列空间深度特征输入到BiLSTM网络，通过BiLSTM网络进一步抽取口型图像的时间序列特征； 步骤S4、采用爱情进化算法优化随机森林算法的超参数，将抽取的时间序列特征映射到随机森林的高维空间进行自适应决策分类； 步骤S5、采用样本数据集中的训练集和验证集对模型进行训练，通过样本数据集中的测试集对模型进行测试及结果分析； 步骤S3中，BiLSTM网络利用深度学习方法对口型变化进行建模和特征提取，通过同时考虑序列的前后文信息，从而更准确地捕捉口型时间序列中的动态变化和上下文关系，提取出口型时间序列中的深层次特征，该深层次特征包含口型形状的静态信息，还包含口型动态变化的过程信息，具体方法为：BiLSTM网络接收一系列经过胶囊网络提取的一系列空间深度特征作为输入，并将其转化为时间序列数据；然后，网络通过正向和反向两个方向的长短时记忆网络LSTM层对序列进行处理；正向LSTM层从序列的起始位置到结束位置进行编码，捕捉前向的口型变化信息；而反向LSTM层则从序列的结束位置到起始位置进行编码，捕捉后向的口型变化信息；这两个方向的LSTM层的输出被拼接在一起，以充分利用序列中的上下文信息； 步骤S4中，将BiLSTM的输出作为随机森林决策树的输入变量，并使用爱情进化算法对随机森林的超参数子集个数T和特征个数m进行优化，最后对各决策树分类结果投票决策，实现自动判定口型类别的功能；具体实现流程如下包括以下步骤； Step1：构建数据集并进行数据划分，一部分划分为训练数据，剩余部分作为测试数据； Step2：使用随机森林构建基于爱情进化算法优化参数的模型，并评估模型在训练数据上的性能作为幸福度；评估过程包括对准确率、损失函数值的评估； Step3：使用bootstrap重抽样方法从更新的训练数据集中有放回地抽取T次，构成T个训练子集； Step4：将BiLSTM的输出作为随机森林决策树的输入变量，决策树的生成就是递归构建二叉分类树的过程，在树的每个节点处，从M个输入变量中随机抽取m个特征作为候选特征，m取M均方根值，然后从这m个特征中选取最优的特征和最佳二值切分点来分裂该节点，从而建立T棵决策树，生成随机森林； Step5：利用爱情进化算法对随机森林的超参数子集个数T和特征个数m进行优化，产生多对配偶进行爱情评估； Step6：对接受度大于0.5的配偶进行分手操作，进入反思阶段继续反思，改变自身特征直至满足条件才进入下一步骤； Step7：对接受度小的配偶继续进行价值和角色阶段；若在某个阶段出现接受度大于0.5的情况会进入步骤6更新特征； Step8：重复步骤6和7，进行多次迭代，直到满足终止条件； Step9：根据优化好的随机森林中的每一棵决策树的口型检测分类结果，投票决定最终的口型类别结果。

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