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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利基于表情、脑电及语音多模态融合的矿工情绪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：CN117195148B 。

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：202311152044.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于表情、脑电及语音多模态融合的矿工情绪识别方法是由汪梅;田志鹏;李杰;赵浩洋;杨娜;卢兆祥设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表情、脑电及语音多模态融合的矿工情绪识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于表情、脑电及语音多模态融合的矿工情绪识别方法，包括改进主干特征提取网络下多尺度人脸情绪识别网络模型、基于Transformer的特征增强和注意力机制的脑电增强情绪识别网络、基于轻量级深度可分离卷积残差神经网络的语音情绪识别模型和多模态信息融合方法。本申请方法汇总的人脸情绪识别是基于矿工面部表情特征进行特征提取，然后将面部表情特征数据通过识别模型来达到人脸情绪识别的目的。通过多模态信息融合对精神状态识别进行补充，能够提升精神状态识别的准确性。

本发明授权基于表情、脑电及语音多模态融合的矿工情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于表情、脑电及语音多模态融合的矿工情绪识别方法，其特征在于，包括： 改进主干特征提取网络多尺度情绪识别模型：包括一个改进主干特征提取网络、四个卷积层、两个最大池化层和两个多尺度特征提取层，图像输入后，依次经过改进主干特征提取网络、多尺度特征提取层、卷积层、最大池化层、多尺度特征提取层、卷积层、最大池化层、卷积层，最后通过一个全局平均池化层来输出特征并用SoftMax函数作为分类器得出人脸情绪信息； 基于Transformer的特征增强和注意力机制的脑电增强情绪识别网络：包括自动类时频特征提取模块、Transformer特征增强模块、深度特征变换卷积模块和注意力层的特征融合和分类模块；在自动类时频特征提取模块中，每一个脑电通道都独立分配一个缩放卷积层来提取该通道的类时频特征，在脑电通道维度上将所有通道的类时频特征图进行堆叠得到类时频特征张量；然后通过Transformer特征增强模块进行特征强化；然后，与类时频特征进行加权相乘得到脑电特征增强重标定特征；再经过深度特征变换卷积模块提取脑电信号的深层信息；最后由注意力层进行特征融合层，最后连接一个全连接层和Softmax激活函数进行脑电情绪的分类，得到脑电情绪信息； 基于轻量级深度可分离卷积残差神经网络的语音情绪识别模型：包括并行卷积结构、残差结构以及串行卷积结构；所述并行卷积结构，包含三个并行的DSC卷积层，它们的输出将合并在一起送至模型的残差结构；所述残差结构，主干边包含有两个DSC卷积层；所述串行卷积结构包括四个连续的DSC卷积层；最后使用离散情绪模型将网络设置为一个语音情绪分类任务模型，通过Softmax层输出得到语音情绪信息； 多模态信息融合方法：采用多模态信息权值自适应的决策层信息融合算法，实现脑电情绪信息、语音情绪信息和人脸情绪信息的多模态信息的融合互补。

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