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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利抑郁情绪识别方法和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：CN116824674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310825755.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权抑郁情绪识别方法和系统是由胡斌;刘振宇;张海波设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本抑郁情绪识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种抑郁情绪识别方法和系统，涉及机器学习技术领域，该方法通过不同的切片数量分别对样本数据中的各第一语音数据进行切分处理，将切分处理后的样本切片的初始特征输入待训练的预设情绪识别模型，进而比较预测标签和第一语音数据的真实标签，得到样本切片的目标数量，再将其中间层输出的目标特征输入至融合特征网络模型，训练好模型，将待测者的第二语音数据切分为符合目标数量的语音切片，通过训练中确定的目标数量将第二语音数据切分语音切片进行识别，扩充数据量；进而通过训练好的模型得到待测者的识别结果，能够减少进行抑郁情绪识别所需的时长，从而解决现有技术存在的识别抑郁情绪的周期长的问题。

本发明授权抑郁情绪识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种抑郁情绪识别方法，其特征在于，包括： 获取样本数据，所述样本数据包括各试验者的第一语音数据及所述第一语音数据的真实标签； 通过不同的切片数量分别对各所述第一语音数据进行切分处理，确定各切分处理分别对应的样本切片； 将所述样本切片对应的初始特征输入至待训练的预设情绪识别模型中，确定所述预设情绪识别模型输出的预测标签，所述预测标签表征所述第一语音数据对应的抑郁情绪分数，其中，所述待训练的预设情绪识别模型包括第一情绪识别模型和第二情绪识别模型，将所述初始特征输入至所述第一情绪识别模型中，确定所述第一情绪识别模型输出的第一预测标签，将所述初始特征输入至所述第二情绪识别模型中，确定所述第二情绪识别模型输出的第二预测标签；所述第一情绪识别模型为基于卷积神经网络的模型，所述第二情绪识别模型为基于长短时记忆网络的模型； 基于所述第一预测标签和所述真实标签，确定训练好的所述第一情绪识别模型和所述第一情绪识别模型对应的所述样本切片的第一目标数量；基于所述第二预测标签和所述真实标签，确定训练好的所述第二情绪识别模型和所述第二情绪识别模型对应的所述样本切片的第二目标数量； 获取训练好的所述第一情绪识别模型中的中间层输出的第一特征； 获取训练好的所述第二情绪识别模型中的中间层输出的第二特征； 将所述第一特征和所述第二特征融合，确定融合特征； 将所述融合特征输入至融合特征网络模型，确定训练好的所述融合特征网络模型； 将待测者的第二语音数据切分为符合所述第一目标数量的第一语音切片，以及将所述第二语音数据切分为符合所述第二目标数量的第二语音切片； 基于所述第一语音切片、所述第二语音切片、训练好的所述第一情绪识别模型、训练好的所述第二情绪识别模型和训练好的所述融合特征网络模型，确定所述待测者的识别结果，所述识别结果至少包括所述第二语音数据对应的抑郁情绪分数。

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