Jenei Attila Zoltán and Kiss Gábor: Depresszió detektálása korrelációs struktúrán alkalmazott konvolúciós hálók segítségével.
Preview |
Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_016_059-071.pdf Download (801kB) | Preview |
Abstract
Jelen kutatásban a depressziós állapot automatikus detektálásának lehetőségét vizsgáltuk a beszédjelből kinyert speciális korrelációs struktúrán alkalmazott konvolúciós neurális hálok segítségével. A depresszió korunk egyik legelterjedtebb gyógyítható pszichiátriai betegsége. A depressziótól szenvedő egyén életminőségét nagymértékben befolyásolja a depresszió súlyossága, ami extrém esetben öngyilkossághoz is vezethet. Ezek alapján kulcsfontosságú, hogy már korai stádiumában felismerhető legyen a betegség és az illető megfelelő kezelésben részesüljön, azonban a depresszió diagnosztizálása szakértelmet kíván, emiatt fontos a depresszió esetleges jelenlétének automatikus jelzése. Ebben a cikkben egy olyan eljárást mutatunk be, ami beszédjel feldolgozása alapján tisztán spektrális jellemzőkön keresztül képes felismerni a depressziót konvolúciós neurális hálók alkalmazásának segítségével. Bemutatjuk, hogyan változik a depresszió detektálásának pontossága különböző akusztikai-fonetikai jellemzők felhasználása alapján, illetve a korrelációs struktúrának változtatása következtében. A módszer alkalmazásával 84%-os pontossággal tudtuk elkülöníteni az egészséges és depressziós személyeket a beszédmintáik alapján.
| 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. 59-71 |
| Event Title: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (16.) (2020) (Szeged) |
| Related URLs: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/67637/ |
| Uncontrolled Keywords: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Additional Information: | Bibliogr.: p. 69-71. ; összefoglalás magyar nyelven |
| Date Deposited: | 2020. May. 04. 14:05 |
| Last Modified: | 2022. Nov. 08. 11:49 |
| URI: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/67681 |
Actions (login required)
 |
View Item |
