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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于语音特征的抑郁症检测方法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：CN116364116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211474725.5，技术领域涉及：G10L25/66；该发明授权一种基于语音特征的抑郁症检测方法是由徐韬;王旭;赵亮;吴波;张江源设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语音特征的抑郁症检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语音特征的抑郁症检测方法，记录受试者回答抑郁症诊断问题过程中的音频信息，并存储在云端库中，再将音频中的关键特征进行提取，通过训练好的模型来检测抑郁症。本发明可以帮助病人自主检测抑郁症，缓解医院的就诊压力，加快复杂的问诊过程，同时能够组建出抑郁症的数据集，对抑郁症研究提供帮助。

本发明授权一种基于语音特征的抑郁症检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语音特征的抑郁症检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于抑郁症量表构建29个抑郁症诊断问题； 所述29个抑郁症诊断问题包括面试、阅读和图片描述三种问题； 所述面试问题包括18个问题，取自抑郁量表； 所述阅读问题包括1篇短文和6组单词；6组单词分别表达积极情绪、中性情绪和消极情绪；表达积极情绪和消极情绪的单词从林鸿飞教授创建的情感本体语料库中分别选取肯定词和否定词表示，表达中性情绪的单词从汉语情感词极值表中选取中性词表示； 所述图片描述问题是从中国面部情感图片系统CFAPS中选择了三张图片，分别表示正面、中性和负面的脸，最后一张图片来自主题统觉测试TAT； 步骤2：对所有受试者进行访谈，使每个受试者回答步骤1构建的29个抑郁症问题，通过麦克风记录受试者回答问题时的音频信号； 步骤3：将录制好的音频按照顺序打包上传至云端进行存储，并给每个受试者一个唯一的标识； 步骤4：使用音频降噪算法处理所有的音频文件，使音频文件无噪声干扰； 步骤5：将所有音频利用OpenSMILE进行特征提取，同时对每个音频数据打上对应的标签，抑郁症患者标为1，而健康者标为0； 步骤6：将所有音频提取的特征按照问题分组，每个分组仅包含所有受试者回答一个问题的音频，每个分组构成一个数据集，总共构成29个数据集；再将每个数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤7：将29个训练集分别输入CNN模型进行训练，并采用验证集和测试集进行验证和测试，完成得到29个抑郁症检测模型； 步骤8：计算每个抑郁症检测模型的特异性和灵敏度，选择特异性specificity值最大的模型和灵敏度sensitivity值最大的前两个模型，共计三个抑郁症检测模型作为最终的抑郁症检测模型； 计算公式如下： TP：真阳性，受试者诊断结果为抑郁症且模型预测结果为抑郁症的验证集中样本个数； FP：假阳性，受试者诊断结果为健康且模型预测结果为抑郁症的验证集中样本个数； FN：假阴性，受试者诊断结果为抑郁症且模型预测结果为健康的验证集中样本个数； TN：真阴性，受试者诊断结果为健康且模型预测结果为健康的验证集中样本个数； 步骤9：只保留三个最终的抑郁症检测模型所对应的问题作为最终的抑郁症诊断问题对患者进行测试。

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