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龙图腾网恭喜合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种数字教师教学情境下学生情感状态的识别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：CN119516594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510065606.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种数字教师教学情境下学生情感状态的识别方法是由陆君宇;朱林波;刘淇;程文硕设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数字教师教学情境下学生情感状态的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数字教师教学情境下学生情感状态的识别方法，涉及人工智能技术领域，将学生的面部信息输入到已训练完成的情感识别模型中，以得到所述学生的情感识别结果；情感识别模型的训练过程如下：实时采集三维度的数据信息并预处理，每隔预设时间，将过去设定时间间隔内预处理后的数据信息输入到分析模块，得到综合情感表征；将综合情感表征与历史情感表征结合得到优化后的情感表征，经过可训练的全连接层和激活层得到最终的情感结果预测；将情感结果预测与实际情感之间的交叉熵作为损失函数，对情感识别模型进行训练，直至情感识别模型收敛；该学生情感状态的识别方法，能够在数字教师教学场景下准确识别出学生的情感状态。

本发明授权一种数字教师教学情境下学生情感状态的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种数字教师教学情境下学生情感状态的识别方法，其特征在于，将学生的面部信息、平台交互信息以及语音信息输入到已训练完成的情感识别模型中，以得到该学生的情感识别结果；情感识别模型的训练过程如下：实时采集三维度的数据信息并预处理，所述数据信息包括面部、平台交互以及语音；每隔预设时间，将过去设定时间间隔内预处理后的数据信息输入到分析模块，得到时刻的综合参数向量组，对综合参数向量组基于交叉注意力融合得到时刻的综合情感表征；对综合情感表征优化后输出最终的情感结果预测，所述综合参数向量组包括面部特征向量、交互特征向量和语音特征向量；构建损失函数，对情感识别模型进行训练；其中综合情感表征的生成过程如下：分别为面部特征向量、交互特征向量、语音特征向量设置一个跨模态的查询、键和值的计算；计算每个特征向量相对于其他两个特征向量的跨模态注意力权重，将跨模态注意力权重分别与对应的值加权求和得到三种模态信息；计算三种模态信息交互后特征并加权求和，得到综合情感表征；损失函数为： ；其中，为可训练参数，为6中状态中的其中一个状态，为第个状态的实际情感，表示情感识别模型输出的情感结果预测；是一个超参数。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号,中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。