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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于副语言声学特征的会议摘要生成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：CN119807407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411880573.8，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于副语言声学特征的会议摘要生成方法是由王璐;李奕龙;陈凯鑫设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于副语言声学特征的会议摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于副语言声学特征的会议摘要生成方法。该方法包括：将会议音频转换为文本，并利用深度学习模型，提取文本层面的关键信息；从会议音频中提取声学层面的关键信息，获得满足设定标准的显著性语音特征的内容，所述显著性语音特征基于语调、语速和停顿时长确定；以挖掘会议的线索为目标，设计开放性问题，以引导大型语言模型进行回答，获得回答信息；对文本层面的关键信息、声学层面的关键信息、转录文本、开放性问题和回答信息进行整合，输入到大型语言模型，生成会议摘要。本发明提高了会议摘要生成的质量和效率。

本发明授权一种基于副语言声学特征的会议摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于副语言声学特征的会议摘要生成方法，包括以下步骤： 将会议音频转换为文本，获得转录文本，并利用深度学习模型，提取文本层面的关键信息； 从会议音频中提取声学层面的关键信息，获得满足设定标准的显著性语音特征的内容，所述显著性语音特征基于语调、语速和停顿时长确定； 以挖掘会议的线索为目标，设计开放性问题，以引导大型语言模型进行回答，获得回答信息； 对所述文本层面的关键信息、所述声学层面的关键信息、所述转录文本、所述开放性问题和所述回答信息进行整合，输入到所述大型语言模型，生成会议摘要； 其中，根据以下步骤获得满足设定标准的显著性语音特征的内容： 对于说话者的各语音片段，提取每个语音片段的基频值，并通过与平均基频进行对比，得到语调的变化程度信息，其中下标i是说话者索引，上标1至m是语音片段索引； 对于每个语音片段，计算其转录文本的字数，并通过计算其持续时间，得到语速； 对于每个语音片段，获得其转录文本，并基于每个单词的起始时间和结束时间计算出每个单词前的停顿时间； 基于获得的语调变化程度信息、语速和停顿时间，提取出满足设定标准的显著性语音特征的内容，包括高语调片段集合，快语速片段集合，长停顿片段集合； 其中，所述开放性问题包括：会议的参与者、会议讨论的主题、与主题相关的关键事件、在相关主题上的达成的共识； 其中，输入到所述大型语言模型的输入形式表示为，其中K表示所述文本层面的关键信息和所述声学层面的关键信息，表示所述转录文本，Q表示所述开放性问题，表示所述回答信息，并且所述文本层面的关键信息和所述声学层面的关键信息被分配了设定的不同权重。

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