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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于语音信号的抑郁症辅助诊断系统及诊断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：CN119405314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411509174.0，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权一种基于语音信号的抑郁症辅助诊断系统及诊断方法是由李健;徐治;许锦秋;潘入墨;冯思度设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语音信号的抑郁症辅助诊断系统及诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语音信号的抑郁症辅助诊断系统及诊断方法，包括：语音采集模块、特征提取模块、诊断模型训练模块和诊断结果输出模块；语音采集模块用于采集受试者语音信号，构建抑郁语音对照扩展集；特征提取模块用于对所收集的语音信号进行特征提取，分析eGeMAPS和VGGish两种声学特征；诊断模型训练模块用于对eGeMAPS和VGGish特征进行处理并融合，基于Transformer架构的编码器，构建EGV‑AttNet模型；诊断结果输出模块训练并保存EGV‑AttNet模型，对新的语音信号进行诊断，输出诊断结果。本发明能够有效提高抑郁症诊断的准确性和效率。

本发明授权一种基于语音信号的抑郁症辅助诊断系统及诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语音信号的抑郁症辅助诊断系统，其特征在于，包括：语音采集模块、特征提取模块、诊断模型训练模块和诊断结果输出模块；语音采集模块用于采集受试者语音信号，构建抑郁语音对照扩展集；特征提取模块用于对所收集的语音信号进行特征提取，分析eGeMAPS和VGGish两种声学特征；诊断模型训练模块用于对eGeMAPS和VGGish特征进行处理并融合，基于Transformer架构的编码器，构建EGV-AttNet模型，具体为：采用特征重要性曲线对eGeMAPS特征进行加权处理，实现基于本任务目标相关性的动态加权处理，增强特征在随后模型训练中的贡献度和可辨识性；运用一维卷积层对VGGish特征作预处理，以实现初级特征的空间编码，将这些编码特征输入至一系列残差网络结构中；将残差块输出输入ECA-Net注意力机制模型，通过考虑特征通道之间的交叉依赖性，实现一种通道注意力，动态地调整特征通道的响应强度，突出最具判别力的特征，同时抑制冗余或不相关的信息，提升模型对关键特征的提取能力；将ECA-Net输出输入LSTM网络，使模型在处理音频流时能够关注于持续时间内的重要事件，排除不具影响力的信号变化；对以上经过处理的eGeMAPS和VGGish特征分别进行特征转换后输入特征融合层；将特征融合层输出输入基于Transformer架构的编码器进行进一步编码，并通过全连接层进行分类预测，Transformer架构中多头注意力机制的计算表达为： 其中，Q,K,V分别代表代表查询、键和值，dk代表键的维度； 诊断结果输出模块训练并保存EGV-AttNet模型，对新的语音信号进行诊断，输出诊断结果。

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