Pašić Azra and Kiss Gábor and Sztahó Dávid: A depresszió hang alapú felismerésének optimalizációja hangfelvétel hossz alapján.
Preview |
Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_016_083-092.pdf Download (351kB) | Preview |
Abstract
A depresszió komoly hangulatzavar, amely világszerte már a lakosság több mint 3%-át érinti, és ez a szám feltehet®en tovább fog n®ni az elkövetkezend® években, évtizedekben. A depresszió diagnosztizálása maga is egy komoly feladat, amely jelenleg kizárólag a terület szakembereire hárul, akikb®l pedig egész bizonyosan nincs elég. Ebben a helyzetben nagy jelent®séggel bírhat egy olyan automatizált depresszió felismerési rendszer bevezetése, amely nagymértékben asszisztálni tudná a szakemberek munkáját a diagnosztizálás során. E cikkben bemutatunk egy, a depresszió osztályozására fejlesztett hang-alapú felismer® rendszert, amely ötvözi az akusztikai jellemz®k kinyerését, a jellemz®- kiválasztást és a szupport vektor gépek hiperparaméter-optimalizációját. Természetesen, a hang-alapú modellhez szükséges egy optimális hangfelvétel hossz meghatározása is, mely kompromisszumot jelent a felismer®- rendszer igényei és a páciensek kényelme között. A modell hatékonyságát különböz® hosszúságú felvételeken vizsgáltuk, hogy belátást nyerjünk abba, hogy a felvétel-hossz miként és milyen mértékben befolyásolja a felismerés pontosságát.
| Item Type: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Heading title: | Beszédtechnológia I. |
| Journal or Publication Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |
| Date: | 2020 |
| Volume: | 16 |
| ISBN: | 978-963-306-719-2 |
| Page Range: | pp. 83-92 |
| Event Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (16.) (2020) (Szeged) |
| Related URLs: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/67637/ |
| Uncontrolled Keywords: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Depresszió |
| Additional Information: | Bibliogr.: p. 90-92. ; összefoglalás magyar nyelven |
| Date Deposited: | 2020. May. 05. 08:04 |
| Last Modified: | 2022. Nov. 08. 11:49 |
| URI: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/67679 |
Actions (login required)
 |
View Item |
