中国科学技术大学董兰芳获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于语谱图的语音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：CN114566188B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202210203775.3，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种基于语谱图的语音情感识别方法是由董兰芳;胡普照;许广德设计研发完成，并于2022-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语谱图的语音情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语谱图的语音情感识别方法，包括：获取语音信息并对语音信息按预设分割方式进行分段处理，得到多个语音片段；其中，各个语音片段之间具备时序关系；对各个语音片段分别进行数据预处理；对数据预处理后的各个语音片段，获取各个语音片段对应的语谱图；将所获取的语谱图输入至情感识别模型，得到语音情感识别结果；也即，将得到的语谱图输入到深度卷积神经网络进行深层情感特征的学习并在此基础上通过长短期记忆网络捕获不同语音片段之间的上下文关系，最终实现对输入语音的情感的识别；同时，通过情感识别模型实现了更好地建模语音上下文之间的时序关系。
本发明授权一种基于语谱图的语音情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语谱图的语音情感识别方法，其特征在于，包括： 获取语音信息并对所述语音信息按预设分割方式进行分段处理，得到多个语音片段，以捕捉所述语音信息上下文之间的时序关系；其中，各个所述语音片段之间具备时序关系； 对各个所述语音片段分别进行数据预处理，以使各个语音片段体现出情感表达； 对数据预处理后的各个所述语音片段，获取各个所述语音片段对应的语谱图；其中，不同情绪的语谱图不同； 将所获取的语谱图输入至情感识别模型，得到语音情感识别结果；其中，所述情感识别模型通过深度卷积神经网络进行深层情感特征的学习并再通过长短期记忆网络捕获不同语音片段之间的上下文关系进行训练得到；所述长短期记忆网络用于获取各个语谱图之间的时序关系； 所述深度卷积神经网络为Vgg16网络；所述Vgg16网络的各卷积层中卷积核替换成空洞卷积；且所述Vgg16网络中的每层卷积之后都包括批量标准化BN层。
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