西南交通大学程远获国家专利权
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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的辅助发声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：CN116343096B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310375002.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的辅助发声方法及系统是由程远;朱俊;何庆设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的辅助发声方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的辅助发声方法及系统，涉及图像处理应用技术领域。方法包括：通过LSTM、CNN、FCN三部分神经网络构建预测模型框架；收集发声动作视频，并对所述发声动作视频进行取帧；将取帧处理后的部分数据文件用于所述预测模型框架的参数调整，导出预测模型；所述预测模型输入面部动作，输出该面部动作的语义信息，通过结合LSTM和CNN两种深度神经网络，处理捕捉到的人物发声过程面部动作的视频，通过结合视频的语义标签，以及计算机视觉技术对视频数据特征学习的能力，并且经过深度神经网络的训练优化模型，最终得到具有高精度预测能力的发声语义预测模型。
本发明授权基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的辅助发声方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络和长期短期记忆网络的辅助发声方法，其特征在于，包括： 通过LSTM、CNN、FCN三部分神经网络构建预测模型框架； 收集发声动作视频，并对所述发声动作视频进行取帧； 将取帧处理后的部分数据文件用于所述预测模型框架的参数调整，导出预测模型； 所述预测模型输入面部动作，输出该面部动作的语义信息； 所述通过LSTM、CNN、FCN三部分神经网络构建预测模型框架的步骤，该方法步骤具体包括； 通过两层所述LSTM网络和一个所述CNN网络用于处理发声动作视频数据，具体的所述LSTM层用于处理时间序列类型的视频流数据，所述CNN层用于学习视频每一帧的画面空间局部特征，并进行特征压缩和提取； 所述FCN部分用于输出网络对语义类别的预测。
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