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龙图腾网获悉华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)申请的专利一种基于脑神经模型的音频特征提取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：CN120412657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510912582.9，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权一种基于脑神经模型的音频特征提取方法是由胡滨设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑神经模型的音频特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑神经模型的音频特征提取方法，包括，获取语音信号数据，对语音信号进行预处理，分割成N个语音片段；从每个语音片段中提取表征情绪状况的声学特征，将所述声学特征归一化处理后合成多通道语音频谱图；将多通道语音频谱图输入RBA‑FE模型，输出BDI分数，根据BDI分数进行抑郁程度预测分类，根据预测分类与实际分类的差异，调整RBA‑FE模型中各网络层的参数，获得最优RBA‑FE模型进行抑郁程度检测。本发明通过模拟人脑听觉皮层中的细胞选择性，采用自适应激活机制解决LSTM的过拟合和不抗噪，实现了不同噪声干扰下抑郁语音的精准识别。

本发明授权一种基于脑神经模型的音频特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑神经模型的音频特征提取方法，其特征在于，包括： 获取语音信号数据，对语音信号数据进行预处理，分割成N个语音片段； 从每个语音片段中提取表征情绪状况的声学特征，所述声学特征包括音高、抖动、CQL倒谱、梅尔频率倒谱系数、梅尔频率倒谱系数一阶及二阶微分熵，将所述声学特征归一化处理后合成多通道语音频谱图； 将多通道语音频谱图输入RBA-FE模型，输出BDI分数，根据BDI分数进行抑郁程度预测分类，根据预测分类与实际分类的差异，调整RBA-FE模型中各网络层的参数，获得最优RBA-FE模型进行抑郁程度检测； 所述RBA-FE模型采用分层结构，依次包括时序卷积层、多头注意力层和双向长短期记忆层； 时序卷积层，用于提取多通道语音频谱图的时空特征； 多头注意力层，用于对时空特征进行加权处理，输出语音频谱的全局特征表示，所述多头注意力层加入75%的dropout层； 双向长短期记忆层，所述双向长短期记忆层嵌入ARSLIF神经元模型，通过独立的前向LSTM单元和后向LSTM单元捕捉全局特征表示中过去和未来的上下文信息，提取语音信号中复杂情感的时间动态，实现对语音序列的全面理解； 所述ARSLIF神经元模型是在标准LIF模型中引入自适应阈值调整得到； 所述ARSLIF神经元模型通过自适应阈值调整和膜电位泄漏机制嵌入双向长短期记忆层，用于替换双向长短期记忆层中的Sigmoid激活函数。

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华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。