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龙图腾网获悉上海零唯一思科技有限公司申请的专利用于多模态的情绪识别模型训练方法、系统和电子设备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：CN117171626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202311377602.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权用于多模态的情绪识别模型训练方法、系统和电子设备是由吕宝粮设计研发完成，并于2023-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多模态的情绪识别模型训练方法、系统和电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种用于多模态的情绪识别模型训练方法、系统和电子设备。该方法包括：获取被试者观看第一情绪素材以及第二情绪素材过程中的多模态数据；将从脑电信号、眼动信号中提取的脑电微分熵特征以及眼动特征，输入至用于情绪识别的多模态自适应情绪Transformer模型；利用多视图嵌入模块内的多个平行线性层，得到多模态嵌入；将多模态嵌入输入至自适应Transformer模块以及混合Transformer模块，输出多模态特征；通过分类器至少确定出多模态特征的预测情绪标签和情绪损失，基于情绪损失进行训练，得到用于多模态情绪识别的多模态自适应情绪Transformer模型。本发明实施例构建了多模态情绪数据集，构建了多模态自适应情绪Transformer模型，提升了情绪识别的精准度。

本发明授权用于多模态的情绪识别模型训练方法、系统和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于多模态的情绪识别模型训练方法，包括： 获取被试者观看第一情绪素材以及第二情绪素材过程中的多模态数据，其中，所述多模态数据包括：脑电信号、眼动信号； 将从所述脑电信号、眼动信号中提取的脑电微分熵特征以及眼动特征，输入至用于情绪识别的多模态自适应情绪Transformer模型，其中，所述多模态自适应情绪Transformer模型包括：多视图嵌入模块、自适应Transformer模块、混合Transformer模块以及分类器，其中，所述分类器包括：脑电分类器、眼动分类器、脑电与眼动的融合分类器、带有梯度反转层的域分类器； 利用所述多视图嵌入模块内的多个平行线性层，将所述脑电微分熵特征以及眼动特征转换为多视图下的脑电嵌入序列以及眼动嵌入序列，将所述脑电嵌入序列以及眼动嵌入序列输入至所述多视图嵌入模块内的批归一化层，得到多模态嵌入； 将所述多模态嵌入输入至所述自适应Transformer模块以及所述混合Transformer模块，通过所述自适应Transformer模块内的脑电前馈网络或眼动前馈网络、所述混合Transformer模块内的混合前馈网络输出多模态特征； 通过所述分类器至少确定出所述多模态特征的预测情绪标签，基于所述预测情绪标签以及预准备的实际情绪标签确定情绪损失，包括：基于所述脑电分类器、眼动分类器、脑电与眼动的融合分类器确定出所述多模态特征的预测情绪标签，基于所述域分类器确定出所述多模态特征的预测域类别，利用预准备的实际情绪标签、实际域类别、所述预测情绪标签以及所述预测域类别确定情绪损失，基于所述情绪损失对所述域分类器以及所述脑电分类器、眼动分类器、脑电与眼动的融合分类器进行领域对抗训练，得到跨被试者的多模态自适应情绪Transformer模型。

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