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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于Mamba的多模态对话情绪识别方法及系统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：CN120105343B 。

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：202510268770.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于Mamba的多模态对话情绪识别方法及系统是由郝戍峰;郑翔天;刘萍;郑渊;孙晓慧;唐莉;郝小宁设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mamba的多模态对话情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于Mamba的多模态对话情绪识别方法及系统，属于对话情绪识别领域；解决了目前多模态情绪识别方法存在的记忆能力有限、未充分利用信息和长序列融合有噪声累积等问题；包括以下步骤：采用不同的预处理方式对不同模态下的对话数据进行处理，得到对应的特征编码；对不同的特征编码进行卷积和信息嵌入；采用外部注意力捕获每个模态内部的语义信息；使用交叉融合机制实现不同模态间的交互；采用卡尔曼滤波过滤各个模态中的噪声并建立模态之间的联系；使用分组池化和交叉注意力将不同模态的语义信息进行融合后再与卡尔曼滤波的结果进行融合，得到融合结果；将融合结果映射到预定义的情绪类别中；本申请应用于多模态对话情绪识别。

本发明授权一种基于Mamba的多模态对话情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Mamba的多模态对话情绪识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：采用不同的预处理方式对不同模态下的对话数据进行处理，得到对应的特征编码； 步骤2：对不同的特征编码进行卷积和信息嵌入； 步骤3：采用外部注意力捕获每个模态内部的语义信息； 步骤4：使用交叉融合机制实现不同模态间的交互，获得更加全面的模态表征；步骤4具体包括： 步骤4.1：使用Mamba模型构建状态空间模型来处理输入张量，并构建模态间的共享矩阵，由文本模态数据分别传递给语音模态数据和视频模态数据，将输入的值分别进行正向和逆向计算； 步骤4.2：将正向、逆向的输出分别进行多交叉的融合，分别将正向Mamba输出的文本和视觉作为查询和键值，计算交叉注意力，将结果和原始的文本进行连接，作为正向文本-视觉注意力；接着将正向文本-视觉注意力和正向Mamba输出的音频作为查询和键值，计算交叉注意力，将结果和正向文本-视觉注意力进行连接，作为正向文本-视觉-音频注意力；同样地计算反向文本-视觉-音频注意力，并将正向文本-视觉-音频注意力和反向文本-视觉-音频注意力连接起来得到融合后的文本-视觉-音频注意力； 步骤5：采用卡尔曼滤波来过滤各个模态中的噪声并建立模态之间的联系； 步骤6：使用分组池化和多层注意力将不同模态的语义信息进行融合后再与卡尔曼滤波的结果进行融合，得到融合结果； 步骤7：构建一个线性映射层，将融合结果映射到预定义的情绪类别中，至此，得到了基于Mamba的多模态对话情绪识别模型； 步骤8：构建相应的损失函数，实现模型训练。

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