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龙图腾网恭喜北京中科智加科技有限公司申请的专利一种基于自监督学习的语音情感识别方法和计算机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：CN114937465B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210538988.1，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种基于自监督学习的语音情感识别方法和计算机设备是由杨群领;冯少辉;张建业设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的语音情感识别方法和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自监督学习的语音情感识别方法和计算机设备，属于语音识别技术领域；本发明的语音情感识别方法包括以下步骤：基于无标注语音样本集合训练得到语音自监督学习模型；所述语音自监督学习模型用于输出所述无标注语音样本对应的通用语音特征；基于包含语音情感标签的训练样本集合，构建并训练得到包括所述语音自监督学习模型的语音情感识别模型；将待进行情感识别的语音输入所述语音情感识别模型，利用所述语音情感识别模型识别得到对应的情感类别。解决了现有技术中语音情感识别方法高度依赖大规模、高质量带情感标注数据集，受训练样本质量影响，识别准确性和泛化性不高的问题。

本发明授权一种基于自监督学习的语音情感识别方法和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的语音情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于无标注语音样本集合训练得到语音自监督学习模型；所述语音自监督学习模型用于输出所述无标注语音样本对应的通用语音特征；所述语音自监督学习模型包括特征编码器、量化模块、掩蔽模块和上下文网络；所述特征编码器用于根据输入的所述无标注语音样本获取所述无标注语音样本的隐层语音表示；所述量化模块用于根据所述隐层语音表示，通过乘积量化得到量化隐层语音表示；所述掩蔽模块用于对特征编码器获取到的所述隐层语音表示进行随机时间步掩蔽，得到掩蔽结果；所述上下文网络用于根据所述掩蔽结果，利用自注意力机制，得到包括每个时间步的序列表征的所述无标注语音样本的整体序列表征；训练所述语音自监督学习模型时，基于所述量化隐层语音表示和整体序列表征进行损失迭代更新，包括：构建包含干扰项和所述量化隐层语音表示的量化候选表示集合；根据掩蔽时间步t的序列表征ct，基于所述量化候选表示集合对时间步t所对应的量化隐层语音表示qt进行预测；基于所述序列表征ct和量化候选表示集合中的量化候选表示的对比误差进行损失迭代更新，得到所述语音自监督学习模型；基于包含语音情感标签的训练样本集合，构建并训练得到包括所述语音自监督学习模型的语音情感识别模型；将待进行情感识别的语音输入所述语音情感识别模型，利用所述语音情感识别模型识别得到对应的情感类别。

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