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龙图腾网获悉中山大学附属第一医院;深圳技术大学申请的专利一种融合呼吸气流数据的多模态唇语识别方法和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：CN120217274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510107622.2，技术领域涉及：G06T7/269；该发明授权一种融合呼吸气流数据的多模态唇语识别方法和装置是由雷文斌;方锐华;靳朝惠;吕艺;樊小毛;邓洁设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合呼吸气流数据的多模态唇语识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合呼吸气流数据的多模态唇语识别方法和装置，方法包括：获取发音动作视频信号和呼吸气流信号；对发音动作视频信号进行第一预处理，得到发音动作视频；对呼吸气流信号进第二预处理，得到呼吸气流数据；对发音动作视频进行视觉特征提取处理，得到唇动特征；对呼吸气流数据进行成分分析处理，得到频率成分和强度成分；根据频率成分和强度成分，对呼吸气流数据进行气流特征提取处理，得到气流特征；对唇动特征和气流特征进行多模态融合处理，得到融合特征；将融合特征输入到唇语识别模型，得到唇语识别结果。本发明实现了多模态唇语识别，提高了准确率和适用性。本发明可广泛应用于人工智能视觉语音识别技术领域。

本发明授权一种融合呼吸气流数据的多模态唇语识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种融合呼吸气流数据的多模态唇语识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取发音动作视频信号和呼吸气流信号； 对所述发音动作视频信号进行第一预处理，得到发音动作视频； 对所述呼吸气流信号进第二预处理，得到呼吸气流数据； 对所述发音动作视频进行视觉特征提取处理，得到唇动特征； 对所述呼吸气流数据进行成分分析处理，得到频率成分和强度成分； 根据所述频率成分和所述强度成分，对所述呼吸气流数据进行气流特征提取处理，得到气流特征，所述气流特征包括频率特征、强度特征或时间特征； 对所述唇动特征和所述气流特征进行多模态融合处理，得到融合特征； 将所述融合特征输入到唇语识别模型，得到唇语识别结果； 其中，所述根据所述频率成分和所述强度成分，对所述呼吸气流数据进行气流特征提取处理，得到气流特征，包括： 根据所述频率成分，利用自相关函数或功率谱密度对所述呼吸气流数据进行频率特征提取，得到所述频率特征，所述频率特征包括基频、频率变化范围或频率稳定度； 根据所述强度成分，利用统计分析法对所述呼吸气流数据进行强度特征提取，得到所述强度特征，所述强度特征包括气流峰值、平均气流强度或气流变化速率，所述统计分析法包括均值法、方差法或峰值法； 利用时间序列分析法对所述呼吸气流数据进行时间特征提取，得到所述时间特征，所述时间特征包括气流持续时间或气流变化时序，所述时间序列分析法包括差分法或积分法。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学附属第一医院;深圳技术大学，其通讯地址为：510080 广东省广州市越秀区中山二路58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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