买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京医科大学申请的专利基于语音的抑郁检测模型构建方法及抑郁检测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：CN120356490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510838622.X，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权基于语音的抑郁检测模型构建方法及抑郁检测系统是由王菲;杨文举;段佳设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语音的抑郁检测模型构建方法及抑郁检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于语音的抑郁检测模型构建方法及抑郁检测系统，使用构建抑郁检测模型，使用语音数据进行语音抑郁检测，能够端到端地学习语音中的存在的抑郁特征，同时，实现了抑郁生物标识的量化与可视化表示。此外，为解决临床数据较少，带来的模型弱解释性问题，本发明还通过使用一种新颖的语音自监督学习策略提高特征的可解释性和模型的泛化性能。

本发明授权基于语音的抑郁检测模型构建方法及抑郁检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语音的抑郁检测模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤： S100、收集语音数据，并添加是否属于抑郁语音的标签；对收集的语音数据进行预处理，构建语音数据集； S200、构建抑郁筛查网络框架，所述抑郁筛查网络框架至少包括用于从语音信号中提取与抑郁相关的频谱特征的可学习频域滤波器组模块，以及用于提取抑郁相关表征并定位关键的发音区域的层次化语音特征提取模块； 语音数据输入抑郁筛查网络框架，所述可学习频域滤波器组模块通过自适应地调整滤波器的频率响应，从语音数据中选择与抑郁相关的频谱特征； 将可学习频域滤波器组模块提取的频谱特征输入层次化语音特征提取模块； 所述层次化语音特征提取模块，对输入的频谱特征进行分块处理，并通过前向传播执行压缩和稀疏化操作，逐步丢弃与抑郁检测任务无关的特征，保留关键的抑郁相关特征； S300、对构建的抑郁筛查网络框架进行两阶段的训练； 其中第一阶段为预训练阶段，采用无监督学习策略，从语音数据集中随机采样语音样本，提取其中的非重叠片段作为抑郁筛查网络框架的输入数据，将采样得到的片段分别输入可学习频域滤波器组模块和层次化语音特征提取模块，提取情感表示和说话者表示，并对提取的表示进行交互和重建操作，根据设计的损失函数更新抑郁筛查网络框架的模型参数，并保存抑郁筛查网络框架的权重； 第二阶段为微调阶段，以预训练阶段的网络权重，初始化抑郁筛查网络框架，采用自监督学习策略，在有标签的语音数据集上，使用已知标签，微调抑郁筛查网络框架的模型参数，获得训练完成的抑郁检测模型。

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南京医科大学，其通讯地址为：211166 江苏省南京市江宁区龙眠大道101号；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”。