买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学;西安交通大学申请的专利一种基于声音感知的面部表情识别方法及系统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：CN120279951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510756910.0，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种基于声音感知的面部表情识别方法及系统是由章宦乐;张雪莹;付蕾;李剑峰;马小博;潘润宇;胡鹏飞;于东晓;成秀珍设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声音感知的面部表情识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于面部表情识别技术领域，具体涉及一种基于声音感知的面部表情识别方法及系统。所述方法采用声学信号作为感知媒介，利用麦克风阵列捕捉声音反射信号，并通过信号处理生成包含面部特征的声谱图，从所述声谱图中提取特征，并利用深度学习网络对面部表情进行分类，实现表情识别。本发明提供的面部表情识别方法能够无需依赖昂贵的硬件设备，利用商用扬声器和麦克风阵列，即便在数据量较少的情况下，也能有效实现面部表情识别。

本发明授权一种基于声音感知的面部表情识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声音感知的面部表情识别方法，其特征在于，所述方法采用声学信号作为感知媒介，利用麦克风阵列捕捉声音反射信号，并通过信号处理生成包含面部特征的声谱图，从所述声谱图中提取特征，并利用深度学习网络对面部表情进行分类，实现表情识别； 所述方法包括以下步骤： 1信号发送：通过扬声器发射间隔的FMCW波形的声音信号，所述声音信号抵达人脸后被反射，生成声音反射信号，麦克风阵列接收所述声音反射信号； 2信号处理：所述信号处理过程包括音频帧分割子步骤、距离测量子步骤、声谱图生成子步骤和坐标系转换子步骤； 所述音频帧分割子步骤用于从麦克风阵列的录音中提取面部反射的声音信号； 所述距离测量子步骤用于计算人脸到麦克风阵列之间的距离； 所述声谱图生成子步骤通过SRP-PHAT算法生成包含面部信息的声谱图； 所述坐标系转子步骤用于将所述声谱图从球坐标系转换为笛卡尔坐标系； 3表情分类：通过预训练的深度学习模型从声谱图中提取特征，将提取的特征输入到深度神经网络中，深度神经网络通过学习特征与表情类别之间的映射关系，输出用户的面部表情分类结果； 步骤2中，所述音频帧分割子步骤包括： 从麦克风阵列的原始录音中定位直接传播信号； 在直接传播信号后定位主反射信号，从而确定面部反射信号的位置； 从麦克风阵列的录音中确定面部反射信号位置后，再从麦克风阵列的录音中分割提取面部反射的声音信号； 步骤2中，所述距离测量子步骤具体包括： 使用FMCW雷达测距算法，将接收信号与发射信号进行混频，生成中频信号； 在测量距离时，假设在两个FMCW脉冲之间的空白时间段内存在连续的FMCW信号，通过滑动窗口逐步向后搜索，直至在中频信号中检测到某一频率出现显著幅值； 人脸与麦克风阵列之间的距离d通过以下公式计算： d＝N*dmax+dwin 其中，N表示滑动窗口的数量，dmax表示单个脉冲的最大测距距离，dwin表示当前窗口测得的距离； 步骤2中，所述声谱图生成子步骤采用SRP-PHAT算法生成声谱图； 在采用SRP-PHAT算法生成声谱图的过程中，方位角的计算的范围为[-180°，180°]，俯仰角的计算范围为： 其中，d为人脸与麦克风阵列之间的距离；ddiag为绘制图像的对角线长度；φmin是SRP-PHAT对空间进行扫描范围的俯仰角的最小值； 俯仰角的最小分辨率res为：

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山东大学;西安交通大学，其通讯地址为：266200 山东省青岛市即墨区滨海路72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”。