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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于视频中人脸表情和语音的双模态航天员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：CN116386101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310007518.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于视频中人脸表情和语音的双模态航天员情绪识别方法是由袁家斌;陈章玙;刘续;尚玉叶设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频中人脸表情和语音的双模态航天员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视频中人脸表情和语音的双模态航天员情绪识别方法：针对视频中人脸表情模态，从RAVDESS中截取视频帧，判断其中是否包含人脸，将含有人脸的原图像裁剪至面部区域；将原始面部图像编辑为模拟太空环境下的面部图像；将预处理后的面部图像输入含有注意力机制的卷积神经网络ATT_CNN中，获得航天员面部表情模态情绪识别结果；针对视频中语音模态，将RAVDESS中的音频数据叠加随机噪声得到模拟太空环境下的语音信号；将信号输入到语音增强网络获得干净的语音信号，并提取其MFCC特征，输入到CNN_LSTM网络中，获得航天员语音模态情绪识别结果；最后，将面部表情情绪识别结果和语音情绪识别结果进行决策融合，获得最终的双模态航天员情绪识别结果。

本发明授权一种基于视频中人脸表情和语音的双模态航天员情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频中人脸表情和语音的双模态航天员情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.从现有的公开数据集RAVDESS中截取视频帧，采用Viola-Jones人脸检测算法判断其中是否包含人脸，并将含有人脸的原图像裁剪至面部区域； S2.通过双边滤波算法和液化算法，将原始面部图像编辑为模拟太空环境下的面部图像； S3.将预处理后的面部图像输入含有注意力机制的卷积神经网络ATT_CNN中，获得航天员面部表情模态情绪识别结果； S4.将公开数据集RAVDESS中的音频数据叠加随机噪声得到模拟太空环境下的语音信号； S5.将信号输入到语音增强网络获得干净的语音信号，并提取其MFCC特征，随后，输入到CNN_LSTM网络中，该网络由卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM融合构成，从而获得航天员语音模态情绪识别结果； S6.将面部表情情绪识别结果和语音情绪识别结果进行决策融合，获得最终的双模态航天员情绪识别结果。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29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”。

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