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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利基于CISF模型的跨库语音情感识别方法及装置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：CN115171662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210748096.4，技术领域涉及：G10L15/02；该发明授权基于CISF模型的跨库语音情感识别方法及装置是由宗源;常洪丽;郑文明;路成;唐传高;赵焱;朱洁设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CISF模型的跨库语音情感识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CISF模型的跨库语音情感识别方法及装置，方法包括：1获取两个语音情感数据库，分别作为训练数据库和测试数据库：2提取训练数据库和测试数据库中具有相同情感类别标签的语音样本，分别作为源域样本和目标域样本，并提取源域样本和目标域样本的IS09特征作为样本特征；3建立语料库无关显著性特征选择模型4对所述语料库无关显著性特征选择模型进行学习，得到投影矩阵U的最优值5对于待识别语音，提取IS09特征，并采用学习到的投影得到对应的情感类别。本发明识别准确率更高。

本发明授权基于CISF模型的跨库语音情感识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CISF模型的跨库语音情感识别方法，其特征在于该方法包括：1获取两个语音情感数据库，分别作为训练数据库和测试数据库，其中，训练数据库中包含有若干语音样本和对应的情感类别标签，测试数据库仅包含语音样本：2提取训练数据库和测试数据库中具有相同情感类别标签的语音样本，分别作为源域样本和目标域样本，并提取源域样本和目标域样本的IS09特征作为样本特征；3建立语料库无关显著性特征选择模型，具体为： 式中，U是待学习得到的投影矩阵，用于将语音样本从原始特征空间转换到有区别的、语料库不变的公共子空间；表示源域所有样本的样本特征形成的特征矩阵，d为特征矩阵的维数，ns为源域样本数，表示对应的标签矩阵，表示目标域所有样本的样本特征形成的特征矩阵，表示对应的标签矩阵，nt为目标域样本数，gds和λ是平衡正则项的权衡参数，c为情感类别总数，分别表示源域、目标域中属于第i类情感的语音样本的特征矩阵，分别表示第i类情感语音样本的1*ns和1*nt向量；4对所述语料库无关显著性特征选择模型进行学习，得到投影矩阵U的最优值5对于待识别语音，提取IS09特征，并采用学习到的投影得到对应的情感类别；其中，步骤4具体包括：4-1初始化投影矩阵U；4-2根据投影矩阵U按照采用下式预测所有目标域样本的情感类别标签，然后根据预测的情感类别标签所属的情感类别序号i确定 emo_labelj表示第j个目标域样本的情感类别标签，为的第i项，为第j个目标域样本的样本特征；4-3根据确定的按照下式计算边缘和情感类感知的条件特征分布差距Δi： 4-4根据边缘和情感类感知的条件特征分布差距Δi将语料库无关显著性特征选择模型转化为有约束的优化问题： s.t.P＝U式中，L＝[Ys,0]和为中间变量，是零矩阵，P为辅助变量，00,…,0c是元素全为0且大小分别与Δ0,…,Δc相同的矩阵， 4-5通过交替最小化变量的拉格朗日函数求解所述优化问题，得到当前次循环的投影矩阵值Uk；4-6判断是否满足∥Uk-Uk-1∥F∈，∈表示预设阈值，Uk-1表示上一次循环的投影矩阵值，k表示迭代次数，若不满足，则以当前的投影矩阵值Uk返回执行步骤4-2，若满足，则将当前的投影矩阵值Uk作为最优值其中，步骤4-5具体包括：4-5-1将所述优化问题转化为拉格朗日函数： 式中，T是乘数矩阵，κ是权衡参数，Tr[]表示求矩阵的迹；4-5-2固定U，T和κ，按照下式更新P,使得P＝2ZZT+κI-1κU-T-ZLT 式中，I表示单位矩阵；4-5-3固定P，T和κ，更新U： 之后令其中pi和ti分别是P和T的第i行,并按照从大到小的顺序对λi的元素从新排序，再基于选择的特征的数量ds，计算得到表示第ds+1个λi的值；最后通过以下准则更新U： 如果否则,ui＝0；式中，ui表示的U的第i行；4-5-4按照下式更新T和κ:T＝T+κP-U,κ＝min{ρκ,κmax}；式中，ρκ表示更新后的k值，κmax表示最大的κ值；4-5-5检查是否满足∥P-U∥F∈，若否，则返回执行步骤4-5-2，若是，则结束循环，将此时的U值输出；其中，步骤5具体包括：对于待识别语音，提取IS09特征并采用学习到的按照下式投影得到对应的情感类别emo_labelte： 其中，为的第i项。

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