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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于图卷积网络的多模态情感识别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：CN116229225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310109218.X，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于图卷积网络的多模态情感识别方法是由樊春晓;林杰;李心平设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的多模态情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络的多模态情感识别方法，包括步骤S1、对视频、音频和文本原始特征进行预处理，获取文本、视频和音频特征；S2、构建文本、视频和音频特征之间的话语时序关系，嵌入说话人信息，采用图卷积网络GCN融合文本模态、视频模态和音频模态中任意两模态，获得三种模态高维度融合特征；S3、进一步构建三种高维度融合特征的时序关系，对三种高维度融合特征进行图卷积网络GCN再融合提升分类的精度，通过全连接层FC得到预测结果。本发明通过对音频、视频、文本三种模态特征进行两个阶段的图卷积网络GCN融合与训练，对多模态情感模态间特征的潜在联系进行深度融合训练，提升多模态情感识别分类精度。

本发明授权一种基于图卷积网络的多模态情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的多模态情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对视频、音频和文本原始特征进行预处理，获取文本、视频和音频特征； S2、构建文本、视频和音频特征之间的话语时序关系，嵌入说话人信息，采用图卷积网络GCN融合文本模态、视频模态和音频模态中任意两模态，获得三种模态高维度融合特征，并对高维度融合特征进行训练； S3、进一步构建三种高维度融合特征的时序关系，对三种高维度融合特征进行图卷积网络GCN再融合，提升多模态情感识别分类的精度，通过全连接层FC得到预测结果，然后通过训练提升多模态情感识别分类的精度； 所述S2中获取三种高维度融合特征包括以下步骤： S21、将视频与音频特征通过双向长短期记忆网络LSTM获得视频与音频的话语时序关系； S22、将视频与音频的话语时序关系嵌入说话人信息，构建全联通图； S23、建立视频模态与音频模态对应于同一话语节点之间的边缘连接，利用图卷积网络GCN融合视频与音频两个模态，得到视频与音频高维度融合特征； S24、对视频与音频高维度融合特征进行训练，并通过训练获得先验信息，得到较好视频与音频高维度融合特征； S25、重复S21至S24的方法，获得训练后较好视频与文本高维度融合特征、文本与音频高维度融合特征。

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