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龙图腾网获悉中电科大数据研究院有限公司申请的专利一种面向异构模态序列的对齐方法、装置、系统及存储介质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：CN121397286B 。

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：202511937000.9，技术领域涉及：H04N21/43；该发明授权一种面向异构模态序列的对齐方法、装置、系统及存储介质是由王俊华;谢真强;欧政远;李夏强;李宇航;陈然;丁志;秦永彬;康向涛;王旭;丁洪鑫;田有亮;王国荣;王川;钟林;胡刚;楚飞;叶玉麟;王以松;张靖;潘煜;李勇军;叶远浓;孙宋芝;贺福强;滕紫祺;潘兴忠;吴复忠;冯海波;杨书;程倩;张贤;冯会茹;燕熙迪;苏致龙;韦佳;周小青;李璐;赵克绒;吴俊茜;童磊;陈继元;何丹;程建润设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向异构模态序列的对齐方法、装置、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向异构模态序列的对齐方法、装置、系统及存储介质。本申请方法包括：提取声学特征流的帧级声学向量及基频，生成第一模态序列；对语言模态进行词级概率编码，得到词边界概率矢量；从视觉关键点矩阵中提取唇部运动轨迹，构建第二模态序列。进一步，基于联合概率密度计算声学与语言模态的互信息函数，基于加权距离计算声学与视觉模态的距离函数，并据此动态确定模态权重，生成帧级融合特征向量。通过融合特征构建包含帧间差值、互信息损失与关键点匹配误差的多目标代价矩阵，基于最大斜率约束执行路径搜索，获取最小代价路径，输出统一时间对齐序列，实现多模态信息的精确时序同步。

本发明授权一种面向异构模态序列的对齐方法、装置、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向异构模态序列的对齐方法，其特征在于，所述方法包括： 对输入声学特征流AFS，基于窗函数和重叠率提取包含各帧的声学特征向量及基频特征，构成第一模态序列； 对输入语言模态序列LBPV进行词级概率编码，生成词边界概率矢量序列； 在输入的视觉空间关键点矩阵VSKM中提取唇部运动轨迹，并基于目标关键点集合构建第二模态序列； 基于联合概率密度计算所述第一模态序列与词边界概率矢量序列的互信息函数； 基于加权距离计算所述第一模态序列与所述第二模态序列的距离函数； 基于所述互信息函数和所述距离函数动态计算模态权重系数，并根据所述模态权重系数构建帧级融合特征向量； 基于所述帧级融合特征向量构建多目标代价矩阵，所述多目标代价矩阵的每一元素包含所述帧级融合特征向量间的帧间差值、互信息损失项与关键点匹配误差项； 基于预设的最大斜率约束参数，在所述多目标代价矩阵上执行路径搜索，并获取至少一条满足连续性与单调性的最小代价路径； 根据所述最小代价路径输出统一时间对齐序列。

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