中山大学·深圳;中山大学姬艳丽获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学·深圳;中山大学申请的专利一种无监督的视听分割方法、系统及电子设备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：CN119559971B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411589379.4，技术领域涉及：G10L25/57；该发明授权一种无监督的视听分割方法、系统及电子设备是由姬艳丽设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无监督的视听分割方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督的视听分割方法、系统及电子设备，方法包括：获取视听数据集，提取得到音频特征和视觉特征；将音频和视觉两个模态的特征进行特征映射到公共特征空间，通过交叉注意力计算两个模态的特征关联，确定视频帧对声源目标的粗粒度定位；挖掘视觉特征的邻域语义关联，构建语义相似矩阵，对声源目标分割进行细粒度修正，得到第一声源目标分割图；根据音视特征交互学习，通过编解码网络生成第二声源目标分割图；将第一声源目标分割图和第二声源目标分割图进行对齐，得到优化后的最终视听分割结果。本发明实施例能够使得声源目标边界信息更准确，以及使得生成声源目标分割图时更加稳定和准确，可广泛应用于音视频处理技术领域。
本发明授权一种无监督的视听分割方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种无监督的视听分割方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取视听数据集，提取得到音频特征和视觉特征； 将音频和视觉两个模态的特征进行特征映射到公共特征空间，然后通过交叉注意力计算两个模态的特征关联，确定视频帧对声源目标的粗粒度定位； 挖掘视觉特征的邻域语义关联，构建语义相似矩阵，对声源目标分割进行细粒度修正，得到第一声源目标分割图； 根据音视特征交互学习，通过编解码网络生成第二声源目标分割图； 通过自监督学习训练模型，将所述第一声源目标分割图和所述第二声源目标分割图进行对齐，得到优化后的最终视听分割结果。
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