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龙图腾网获悉杭州骅羲智能科技有限公司申请的专利抑郁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN121011210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511544491.0，技术领域涉及：G10L25/63；该发明授权抑郁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品是由杨宇克;闫春秋;洪喜设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本抑郁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抑郁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及抑郁检测技术领域，包括：获取样本用户的音频数据以及音频数据关联的文本数据；通过初始模型，针对每一样本用户，提取该样本用户的音频数据的声学特征，并对声学特征进行特征提取，得到音频特征；通过初始模型，针对每一样本用户，提取该样本用户的文本数据的文本特征；通过初始模型，对音频特征和文本特征进行融合，得到融合特征；通过初始模型，根据融合特征，确定该样本用户的抑郁检测结果；根据各样本用户的抑郁检测结果和标注抑郁结果，对初始模型进行训练，得到抑郁检测模型。本发明提高了抑郁检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权抑郁检测模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种抑郁检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 通过初始模型，针对每一样本用户，提取该样本用户的线性依赖特征； 将该样本用户的音频数据划分为至少一帧的子音频数据；所述样本用户包括抑郁情绪用户和非抑郁情绪用户； 针对每一帧的子音频数据，确定该帧的子音频数据的梅尔频率倒谱系数和语调基频； 确定所述音频数据的梅尔频谱图； 对各所述帧的子音频数据的梅尔频率倒谱系数和语调基频，以及所述梅尔频谱图进行融合，得到该样本用户的声学特征； 对所述声学特征进行卷积处理，得到卷积特征； 根据所述卷积特征，提取所述音频数据的时间依赖特征； 根据所述卷积特征，提取所述音频数据的周期性特征； 对所述卷积特征中每一帧的子卷积特征进行时间注意力加权处理，得到加权卷积特征； 对所述时间依赖特征、所述周期性特征、所述加权卷积特征和所述线性依赖特征进行融合，得到音频特征； 通过所述初始模型，针对每一样本用户，提取该样本用户的文本数据的文本特征； 通过所述初始模型，对所述音频特征和所述文本特征进行融合，得到融合特征； 通过所述初始模型，根据所述融合特征，确定该样本用户的抑郁检测结果； 根据各所述样本用户的抑郁检测结果和标注抑郁结果，对所述初始模型进行训练，得到抑郁检测模型。

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