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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利面部表情的生成方法、装置、电子设备及存储介质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：CN110009716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：201910241196.6，技术领域涉及：G06T13/40；该发明授权面部表情的生成方法、装置、电子设备及存储介质是由袁燚;田冠中设计研发完成，并于2019-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面部表情的生成方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种面部表情的生成方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：对获取的语音信息进行特征提取，得到第一语音特征向量，第一语音特征向量包括多个语音特征参数，每一个语音特征参数指示出一个基于语音的梅尔频率倒谱系数；将第一语音特征向量输入到预设的识别模型中得到第一表情向量，第一表情向量中包括多个表情参数；根据第一表情向量对三维动画模型进行拟合，得到具有表情的三维动画模型。基于语音的梅尔频率倒谱系数可以保留语音的内容信息、音高、音色等等语音特征，可以更好的还原出表情动作；使得三维动画模型的面部表情更加正确，可以较好的对面部表情进行模拟，得到的表情动作是符合语音信息和语音数据的。

本发明授权面部表情的生成方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面部表情的生成方法，其特征在于，包括：获取待处理的语音信息，并对所述语音信息进行特征提取，得到所述语音信息的第一语音特征向量，其中，所述第一语音特征向量包括多个语音特征参数，每一个所述语音特征参数用于指示出一个基于语音的梅尔频率倒谱系数；将所述第一语音特征向量输入到预设的识别模型中，得到第一表情向量，其中，所述第一表情向量中包括多个表情参数，所述识别模型为双向长短期记忆Bi-LSTM神经网络模型；对所述第一表情向量进行平滑处理，得到平滑处理后的第一表情向量；根据所述平滑处理后的第一表情向量对待处理的三维动画模型进行拟合，得到具有表情的三维动画模型；在所述获取待处理的语音信息之前，还包括：获取待训练的至少一个第二语音特征向量，其中，每一个所述第二语音特征向量中包括多个待训练的基于语音的梅尔频率倒谱系数；获取每一个所述第二语音特征向量对应的第二表情向量，其中，每一个所述第二表情向量中包括多个待训练的表情参数，每一个所述第二表情向量用于指示出一种面部表情；将所述至少一个第二语音特征向量和每一个所述第二语音特征向量对应的第二表情向量，输入到初始的识别模型中，得到所述预设的识别模型；获取待训练的至少一个第二语音特征向量，包括：获取用户在封闭无噪空间内的动态视频，并获取所述动态视频中的用户在各时间段下的语音信息；对每一个时间段下的语音信息进行特征提取，得到每一个时间段下的第二语音特征向量；获取每一个所述第二语音特征向量对应的第二表情向量，包括：捕捉所述用户在所述每一个时间段下的面部表情，以得到每一个时间段下的第二表情向量，其中，第二语音特征向量与第二表情向量是一一对应的。

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