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龙图腾网获悉青岛海信医疗设备股份有限公司;山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院);山东大学申请的专利一种基于多模态对齐的智能心理状态评估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：CN119833145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411942175.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多模态对齐的智能心理状态评估方法及系统是由陈元;王志意;刘治;高雪松;陈永健;陶可猛;邢奥林;王志昊设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态对齐的智能心理状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态对齐的智能心理状态评估方法及系统，涉及心理评估技术领域，其中所述的方法包括如下步骤：S1：构建心理状态评估模型的训练样本集；S2：对训练数据样本集中的视频数据、语音数据和文本数据进行预处理；S3：利用多模态交叉注意力，以文本数据为主要模态，以视频数据和语音数据作为文本数据的辅助进行对齐和融合，得到用于心理状态分析的多模态融合特征；S4：利用对齐和融合后的多模态融合特征训练得到心理状态分析模型；S5：通过训练得到的心理状态分析模型获得受测者多维度心理分析结果。本发明的方法，通过预训练大模型提取青少年的多模态深层特征，利用模态对齐技术提高数据的特征表达能力。

本发明授权一种基于多模态对齐的智能心理状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态对齐的智能心理状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集受试者对于心理检测测评工具的视频数据、语音数据和文本数据，构建心理状态评估模型的训练样本集； S2：对训练数据样本集中的视频数据、语音数据和文本数据进行预处理，并利用预训练的大模型提取预处理后的视频数据、语音数据和文本数据中的深层特征； S3：利用多模态交叉注意力，以文本数据为主要模态，以视频数据和语音数据作为文本数据的辅助进行对齐和融合，得到用于心理状态分析的多模态融合特征； S4：利用对齐和融合后的多模态融合特征训练得到心理状态分析模型； S5：通过训练得到的心理状态分析模型获得受测者多维度心理分析结果； 所述S3包括如下步骤： S31：通过多头自注意力机制分别对视频数据、语音数据和文本数据进行全局信息的捕获；其中，以Transformer网络的结构为基础构建交叉注意力机制； S32：构建文本对齐视频表征交叉注意力机制，以及文本对齐语音表征交叉注意力机制； S33：构建视频和语音对齐文本表征交叉注意力机制，得到多模态融合特征； 所述S32包括如下步骤： S321：以视频特征作为查询Q，以文本特征作为键K和值V，通过多头自注意力机制、残差链接和层归一化得到； S322：将对齐后的视频表征输出送入前馈网络FFN得到，形式如下： ； S323：对进行残差连接和层归一化，得到最终利用文本对齐视频表征； S324：以语音特征作为查询Q，以文本特征作为键K和值V，通过多头自注意力机制、残差链接和层归一化得到； S325：将对齐后的语音表征输出送入前馈网络FFN得到，形式如下： ； S326：对进行残差连接和层归一化，得到最终利用文本对齐语音表征； 所述S33包括如下步骤： S331：以文本特征作为总查询Q，以视频特征作为视频模态部分的键和值，通过多头注意力层得到利用视频对齐的文本表征； S332：以文本特征作为总查询Q，以语音特征作为视频模态部分的键和值，通过多头注意力层得到利用视频对齐的文本表征 S333：将通过融合层得到文本表征，再输入到层归一化、前馈网络层和层归一化得到最终利用视频、语音对齐的文本表征 S334：将最终利用文本对齐视频表征、最终利用文本对齐语音表征和最终利用视频、语音对齐的文本表征通过融合层融合得到用于心理状态分析的多模态融合特征

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青岛海信医疗设备股份有限公司;山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院);山东大学，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区松岭路399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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