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龍圖騰網獲悉深圳北理莫斯科大學申請的專利基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法、系統、終端及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120449892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510888070.3，技術領域涉及：G06F40/30；該發明授權基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法、系統、終端及存儲介質是由邱夕航;李春;周慶;方宇浩;田玉斌;張曄;布達克·鮑里斯·亞歷山德羅維奇;翟斌;洪嘉隆設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法、系統、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及對話信息分析技術領域，公開了一種基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法、系統、終端及存儲介質，所述方法包括：通過對話圖網絡捕捉對話依賴關系，以及語義條件網絡強制語義對齊，確保恢復模態與可用模態在上下文、說話人身份和語義上的一致性，并周期性地凍結恢復模塊與分類器模塊以促進聯邦協同優化。本發明將聯邦學習與生成式模態恢復相結合，以解決多模態對話情緒識別場景下，客戶端不可預測的模態缺失問題，從而提高情緒識別的準確性。

本發明授權基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法、系統、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法，其特征在于，所述基于聯邦多模態全局擴散模型的情緒識別方法包括： 獲取目標對話，將所述目標對話輸入對話擴散模型，輸出說話人圖和時序依賴圖，并利用圖卷積網絡對所述說話人圖和所述時序依賴圖進行節點融合，得到拼接特征； 確定所述目標對話中的所有可用模態的情緒信息，根據所有所述情緒信息生成多個語義表示，將多個所述語義表示與多個所述可用模態后進行拼接處理，得到融合表征； 將所述拼接特征和所述融合表征進行融合后投影到條件嵌入空間，得到融合條件，將所述融合條件輸入噪聲預測網絡進行融合處理后，輸出條件預測噪聲，并根據所述條件預測噪聲構建噪聲損失函數； 根據所述噪聲損失函數對多個客戶端進行訓練，得到多個恢復模型參數，根據所有所述恢復模型參數訓練恢復模型，得到多模態全局擴散模型，根據所有所述可用模態確定多個缺失模態，并將所有所述缺失模態輸入所述多模態全局擴散模型，輸出恢復所有所述缺失模態時生成的多個恢復特征； 融合所有所述恢復特征和所有所述可用模態，得到完整特征，利用所述完整特征優化分類器后，將所述目標對話輸入優化后的分類器進行識別，輸出情緒識別結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳北理莫斯科大學，其通訊地址為：518172 廣東省深圳市龍崗區龍城街道大運新城國際大學園路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。