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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及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：CN120086805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510567885.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法是由沈斌梅;陈龙彪;孙铱璐;吴怡可;杨政;黎若涵设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法，其系统包括：用于接收并处理学生的多模态数据的多模态交互模块、用于对输入的多模态数据进行情感分析的情感识别模块、基于学生的历史学习数据评估该学生的实时学习状态的个性化模块、根据情感状态与实时学习状态动态调整互动反馈的核心大脑模块。情感识别模块包括情感信息融合，情感信息融合采用加权策略，并通过情感一致性约束和冲突修正机制来调整最终输出的情感状态。本申请通过情感一致性损失函数、冲突修正机制和基于知识图谱的超纲控制机制，精准识别学生情感和认知状态。

本发明授权基于多模态情感分析的个性化英语教育系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态情感分析的个性化英语教育系统，其特征在于：包括： 多模态交互模块：用于接收并处理学生的多模态数据，所述多模态包括文本模态数据、音频模态数据、图像模态数据和视频模态数据； 情感识别模块：用于对输入的多模态数据进行情感分析，包括语音情感识别、视频情感识别和情感信息融合；其中，所述情感信息融合采用加权策略，并通过情感一致性约束和冲突修正机制来调整最终输出的情感状态； 个性化模块：基于学生的历史学习数据评估该学生的实时学习状态，并生成个性化的学习反馈报告； 核心大脑模块：用于根据情感识别模块的情感状态与个性化模块输出的实时学习状态，动态调整互动反馈； 所述情感识别模块中，情感一致性约束具体过程包括： 输入语音信号和图像数据，并分别提取语音情感特征和图像情感特征； 对语音情感特征和图像情感特征进行特征对齐，获得同一情感空间中的特征表示； 特征对齐后，计算语音情感特征和图像情感特征之间的欧几里得距离；根据欧几里得距离以及交叉熵损失函数建立情感一致性损失函数； 将情感一致性损失函数与基础分类损失联合优化得到的综合损失； 所述情感识别模块中，冲突修正机制具体过程包括： 利用对齐后的特征空间计算各模态的置信度，包括计算语音情感分类置信度和图像情感分类置信度： 冲突检测：首先，将各模态置信度最高的情感作为识别结果；如果某个模态在所有情感类别中的最高分类置信度小于预设置信度阈值，则不进行冲突判断，认为模型在该模态上不确定，直接标记为“低置信度”输出；若各模态的最高置信度类别不同，则计算类别的语义相似度，若两者语义接近，即小于设定的类别相似度阈值，则不判定为冲突；计算两个模态最高类别的置信度差值，若高于设定的置信度差值阈值，则直接采用置信度较高的模态的预测结果，而不判定为冲突；总之，只有当以下条件同时满足时，才真正判定冲突：预测类别不同、类别语义相似度低、两个模态的置信度都高且置信度差值小； 优先级设定：冲突被检测到后，根据模态表达的直接性设定优先级并动态调整权重； 多模态融合：将通过对齐网络映射后的统一空间中的语音情感特征与图像情感特征融合得到融合特征。

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