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龙图腾网获悉江南大学;江苏磐智数云科技有限公司申请的专利一种跨粒度权重复用与异构多任务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：CN121415815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202512016402.1，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种跨粒度权重复用与异构多任务的语音情感识别方法是由周浩杰;梁顺飞;王宁;杨哲奇;田平安;裴峰;郭伟设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨粒度权重复用与异构多任务的语音情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨粒度权重复用与异构多任务的语音情感识别方法，涉及语音信号处理与人工智能技术领域，该方法包括：构建嵌套互斥的数据划分体系，将训练集划分为教师训练集与目标推理集；基于情感特征的加性线性语义一致性假设，复用教师模型的句级分类权重对目标推理集进行逐帧推理，生成帧级硬伪标签；构建特征提取器异构的多任务学生网络，其包含并行的句级主任务分支与帧级辅助任务分支；利用句级真实标签与帧级伪标签，通过联合损失函数对学生网络进行协同训练。本发明在无需人工帧级标注的前提下，实现了细粒度情感监督信号的构建与利用，有效提升了模型对语音局部情感变化的建模能力与整体识别性能。

本发明授权一种跨粒度权重复用与异构多任务的语音情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨粒度权重复用与异构多任务的语音情感识别方法，其特征在于，包括： S1、构建嵌套互斥的数据划分体系：将带有句级情感标签的原始语音训练数据集划分为多个外层折；对于每一外层折的训练集，进一步将其划分为多个互斥的内层子集；在每一轮内层处理中，选取其中一个内层子集作为目标推理集，其余内层子集的并集作为教师训练集； S2、基于跨粒度权重复用生成帧级伪标签：在每一轮内层处理中，利用所述教师训练集训练一个教师模型，所述教师模型通过最小化句级情感分类损失获得分类权重；对于所述目标推理集中的语音样本，移除所述教师模型的池化层，保持所述分类权重不变，对提取的帧级特征序列进行逐帧分类，生成对应的帧级硬伪标签序列； S3、构建异构多任务学生网络并进行训练：构建一个学生模型，其包含一个与所述教师模型异构的预训练特征提取器，以及并行的句级主任务分支和帧级辅助任务分支；利用原始语音训练数据集的句级真实标签以及所述帧级硬伪标签序列，通过联合损失函数对所述学生模型进行端到端训练，所述联合损失函数由句级主任务损失和帧级辅助任务损失加权求和构成； S4、模型推理：使用训练完成的所述学生模型进行语音情感识别，仅使用其句级主任务分支对输入的语音进行句级情感分类。

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