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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利多模态情感识别方法及装置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：CN116310983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310263531.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权多模态情感识别方法及装置是由刘唱;张锦元;林晓锐;杨洁琼设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态情感识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种多模态情感识别方法及装置，可用于金融领域或其他领域，该方法包括：获取视频数据样本及实际情感标签；根据视频数据样本在多个模态的原始数据和各个模态的单模态情感学习模型，得到各个模态的单模态特征数据和情感特征数据；根据多模态情感识别模型和各个模态的原始数据，得到情感预测数据；将情感特征数据、情感预测数据和实际情感标签代入整体损失函数，调整各个模型的参数，当整体损失函数值最小时完成模型的训练，整体损失函数包括：多模态情感识别模型和各个单模态情感学习模型的损失函数；获取待识别视频数据，根据训练完成的多模态情感识别模型，确定情感识别结果。本申请能够提高多模态情感识别的准确性。

本发明授权多模态情感识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多模态情感识别方法，其特征在于，包括： 获取视频数据样本及其对应的实际情感标签； 根据多个模态各自对应的单模态情感学习模型和所述视频数据样本在各个模态的原始数据，得到各个模态的单模态特征数据和情感特征数据； 应用所述各个模态的单模态特征数据进行模态交互处理，得到时间水平交互下的特征数据以及语句水平交互下的特征数据； 将所述时间水平交互下的特征数据以及语句水平交互下的特征数据进行特征融合，将特征融合结果输入多模态情感识别模型的全连接层，应用归一化指数函数处理所述全连接层的输出数据，得到情感预测数据； 将各个模态的情感特征数据、所述情感预测数据以及所述实际情感标签代入整体损失函数，调整所述多模态情感识别模型和各个单模态情感学习模型的参数，当所述整体损失函数值最小时完成所述多模态情感识别模型的训练，所述整体损失函数包括：所述多模态情感识别模型和各个单模态情感学习模型各自对应的损失函数； 获取待识别视频数据，根据训练完成的多模态情感识别模型和所述待识别视频数据，确定所述待识别视频数据对应的情感识别结果； 其中，所述整体损失函数Loverall如下： 其中，表示所述多模态情感识别模型对应的损失函数，表示不同模态对应的单模态情感学习模型各自的损失函数。

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