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龙图腾网获悉厦门理工学院;智狐智算(厦门)科技有限公司申请的专利基于生物信号的情绪自适应多模态对话生成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：CN121303369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511887189.5，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于生物信号的情绪自适应多模态对话生成方法及系统是由杨淼;张志坤;李林;戴彬设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生物信号的情绪自适应多模态对话生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于生物信号的情绪自适应多模态对话生成方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：步骤1，对采集的生物信号及多模态交互信息进行处理，提取视频时空特征、音频时序特征及文本语义特征；步骤2，将视频时空特征、音频时序特征及文本语义特征进行跨模态融合，通过融合语义分析得到多模态数据之间的深层语义联系，并建立跨模态语义对应关系；利用情感一致性评估环节分析不同模态在情感表达上的一致程度，得到综合情绪状态表示。本发明实时感知用户情绪变化并自适应调整对话策略，提升对话交互的自然度。

本发明授权基于生物信号的情绪自适应多模态对话生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于生物信号的情绪自适应多模态对话生成方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，对采集的生物信号及多模态交互信息进行处理，提取视频时空特征、音频时序特征及文本语义特征； 步骤2，将视频时空特征、音频时序特征及文本语义特征进行跨模态融合，通过融合语义分析得到多模态数据之间的深层语义联系，并建立跨模态语义对应关系；利用情感一致性评估环节分析不同模态在情感表达上的一致程度，得到综合情绪状态表示； 步骤3，根据综合情绪状态表示，结合多轮对话的上下文信息，利用自然语言生成模型得到与用户当前情绪状态相符的对话文本内容，并通过语音转换流程转为语音输出； 步骤4，在语音输出过程中，实时监测用户生物信号及语音信号的动态变化，将新采集的多模态数据组织为时序数据流，构建情绪状态分析基准；通过检测时序数据流中的关键转折点和极值点，提取代表情绪状态边界的关键事件点，识别两种情绪变化模式；具体包括：对时序数据流进行固定时长窗口划分，计算每个窗口内生物信号的时域特征与频域特征，生成高维特征序列；对高维特征序列进行一阶差分计算，得到特征变化率序列，检测特征变化率序列中的过零点和局部极值点，识别候选关键事件点；使用预设幅度阈值和持续时间阈值对候选关键事件点进行筛选，合并相邻过近的候选关键事件点，形成关键事件点序列；基于关键事件点序列，计算序列中相邻关键事件点之间的时间间隔和特征幅度差值；将时间间隔和特征幅度差值与预设阈值进行比较，区分情绪状态的突变模式和渐变模式；当时间间隔短且变化幅度大时判定为突变模式，当时间间隔均匀且变化幅度小时判定为渐变模式； 步骤5，基于突变模式和渐变模式，分别计算每种模式对应的情绪状态波动时间跨度和特征幅度范围，形成初步的波动区间参数；将初步的波动区间参数与跨模态融合语义分析得到的情绪语义信息进行对齐，利用情绪语义信息修正和校准波动区间的边界，确定最终的情绪状态波动区间；基于情绪状态波动区间，在情绪状态实例库中，检索与当前波动区间内情绪特征和情绪语义标签相匹配的样本，选取情绪状态参考实例；将情绪状态参考实例按时间顺序进行组织，并结合已确定的情绪状态波动区间，构建反映情绪状态连续变化过程的情绪状态变化轨迹；对情绪状态变化轨迹进行分析，提取情绪强度变化率和情绪类型转移模式，形成情绪演变趋势特征；根据情绪演变趋势特征，结合多轮对话的上下文信息，通过预设的映射关系生成对话策略参数和内容生成参数；对话策略参数包括回应时机和对话主动性程度，内容生成参数包括情感词汇密度和句式复杂度；将对话策略参数应用于对话管理过程，确定回应的时机和对话的引导方式；将内容生成参数输入自然语言生成过程，控制生成文本的情感表达强度和语言复杂度；基于对话管理过程和自然语言生成过程，形成与情绪状态相符的语音回应，实现情绪自适应响应。

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