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龍圖騰網獲悉南京醫科大學申請的專利基于語音的抑郁檢測模型構建方法及抑郁檢測系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120356490B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510838622.X，技術領域涉及：G10L25/66；該發明授權基于語音的抑郁檢測模型構建方法及抑郁檢測系統是由王菲;楊文舉;段佳設計研發完成，并于2025-06-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于語音的抑郁檢測模型構建方法及抑郁檢測系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于語音的抑郁檢測模型構建方法及抑郁檢測系統，使用構建抑郁檢測模型，使用語音數據進行語音抑郁檢測，能夠端到端地學習語音中的存在的抑郁特征，同時，實現了抑郁生物標識的量化與可視化表示。此外，為解決臨床數據較少，帶來的模型弱解釋性問題，本發明還通過使用一種新穎的語音自監督學習策略提高特征的可解釋性和模型的泛化性能。

本發明授權基于語音的抑郁檢測模型構建方法及抑郁檢測系統在權利要求書中公布了：1.一種基于語音的抑郁檢測模型構建方法，其特征在于，包括如下步驟： S100、收集語音數據，并添加是否屬于抑郁語音的標簽；對收集的語音數據進行預處理，構建語音數據集； S200、構建抑郁篩查網絡框架，所述抑郁篩查網絡框架至少包括用于從語音信號中提取與抑郁相關的頻譜特征的可學習頻域濾波器組模塊，以及用于提取抑郁相關表征并定位關鍵的發音區域的層次化語音特征提取模塊； 語音數據輸入抑郁篩查網絡框架，所述可學習頻域濾波器組模塊通過自適應地調整濾波器的頻率響應，從語音數據中選擇與抑郁相關的頻譜特征； 將可學習頻域濾波器組模塊提取的頻譜特征輸入層次化語音特征提取模塊； 所述層次化語音特征提取模塊，對輸入的頻譜特征進行分塊處理，并通過前向傳播執行壓縮和稀疏化操作，逐步丟棄與抑郁檢測任務無關的特征，保留關鍵的抑郁相關特征； S300、對構建的抑郁篩查網絡框架進行兩階段的訓練； 其中第一階段為預訓練階段，采用無監督學習策略，從語音數據集中隨機采樣語音樣本，提取其中的非重疊片段作為抑郁篩查網絡框架的輸入數據，將采樣得到的片段分別輸入可學習頻域濾波器組模塊和層次化語音特征提取模塊，提取情感表示和說話者表示，并對提取的表示進行交互和重建操作，根據設計的損失函數更新抑郁篩查網絡框架的模型參數，并保存抑郁篩查網絡框架的權重； 第二階段為微調階段，以預訓練階段的網絡權重，初始化抑郁篩查網絡框架，采用自監督學習策略，在有標簽的語音數據集上，使用已知標簽，微調抑郁篩查網絡框架的模型參數，獲得訓練完成的抑郁檢測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京醫科大學，其通訊地址為：211166 江蘇省南京市江寧區龍眠大道101號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。