基于语音的抑郁症识别 | |
潘玮1,2; 汪静莹1,2; 刘天俐3; 刘晓倩1![]() ![]() | |
刊名 | 科学通报
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2018 | |
卷号 | 63期号:20页码:2081 - 2092 |
关键词 | 抑郁症 语音特征 分类算法 逻辑回归 |
ISSN号 | 0023-074X |
其他题名 | Depression recognition based on speech analysis |
产权排序 | 1 |
文献子类 | 期刊论文 |
英文摘要 | 抑郁症是世界范围内常见的精神疾病之一,抑郁症患者往往长期伴随情绪低落,如悲伤内疚、低自尊、兴趣丧失、功能减退等,对个人、家庭及社会造成了巨大损失.抑郁症的发病原因复杂,临床诊断存在一定的困难,有必要寻找一种更加便捷、客观、高效的方式来辅助抑郁症的快速识别.语音作为一个相对客观且容易获得的变量,具有其潜在的价值.本研究旨在构建基于语音的抑郁症识别模型,探究语音与抑郁症之间的关系.收集了103名被试(45名抑郁症患者,58名健康人)的语音数据,实验组为临床确诊的抑郁症患者,年龄在23.8~44.6岁之间,控制组为健康人,年龄为20.1~41.7岁.我们采用了3(情绪状态:正性、中性、负性)×3(任务类型:语言问答、文本朗读、图片描述)的实验设计,运用机器学习的分类算法——逻辑回归(LR)来构建抑郁识别模型.实验结果表明,语音的抑郁识别精度可以达到82.9%.本文采用机器学习方法,基于语音变量建立有效的抑郁症自动识别模型,为抑郁症的辅助识别提供客观的指标和依据. |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:6332375 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.psych.ac.cn/handle/311026/27047] ![]() |
专题 | 心理研究所_社会与工程心理学研究室 |
作者单位 | 1.中国科学院心理研究所 2.中国科学院大学心理学系 3.北京大学人口研究所 4.兰州大学信息科学与工程学院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 潘玮,汪静莹,刘天俐,等. 基于语音的抑郁症识别[J]. 科学通报,2018,63(20):2081 - 2092. |
APA | 潘玮.,汪静莹.,刘天俐.,刘晓倩.,刘明明.,...&朱廷劭.(2018).基于语音的抑郁症识别.科学通报,63(20),2081 - 2092. |
MLA | 潘玮,et al."基于语音的抑郁症识别".科学通报 63.20(2018):2081 - 2092. |
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