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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于EEG和fNIRS融合的音乐诱发情绪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：CN120236610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510727869.4，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权基于EEG和fNIRS融合的音乐诱发情绪识别方法是由赵莎;易松;潘纲;周杨煊;李石坚设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于EEG和fNIRS融合的音乐诱发情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于EEG和fNIRS融合的音乐诱发情绪识别方法，首先设计了涵盖不同效价‑唤醒度维度的音乐库，通过构建提示词模板，创新性地结合AIGC技术，实现大量音乐片段的自动化生成；随后招募志愿者对生成的音乐片段进行主观评分，筛选出情绪诱发效果良好的片段；在此基础上，本发明设计了一个多模态脑信号采集范式，同步采集受试者在聆听音乐时的EEG和fNIRS信号，最后基于融合EEG与fNIRS信号的模型实现了对情绪的有效分类。本发明通过技术创新与方法整合，构建了从音乐生成到脑信号分析的完整闭环，为情绪计算领域提供了可复现的研究范式和有效的分类模型。

本发明授权基于EEG和fNIRS融合的音乐诱发情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于EEG和fNIRS融合的音乐诱发情绪识别方法，包括如下步骤： 1设计一个基于效价-唤醒体系的音乐库； 2利用AIGC技术为音乐库自动生成大量音乐片段； 3通过打分对音乐库中的音乐片段进行筛选； 4设计一套多模态脑信号采集范式，播放音乐库中的音乐片段并在所述多模态脑信号采集范式下采集不同受试者的EEG和fNIRS信号，以构建得到数据集； 5将数据集划分为训练集和测试集，并构建EEG-fNIRS双模态分类模型，利用训练集中的EEG和fNIRS信号对模型进行训练； 所述EEG-fNIRS双模态分类模型在EEGConformer模型架构基础上扩展了一条专门针对PPG和血红蛋白浓度特征提取的网络分支，从而将EEG特征与PPG特征和血红蛋白浓度特征进行融合，最后将融合后的特征映射为情绪状态分类结果； 关于fNIRS信号，先将其转换为光密度变化信号，然后使用带通滤波器将信号频率范围限制在0.5～4Hz，以提取得到PPG信号，同时根据比尔-朗伯定律计算出关于HbO、HbR和HbT浓度的相对变化量； 6将测试集中的EEG和fNIRS信号输入至训练好的模型中，即能够识别输出对应的情绪状态。

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