基于情感刺激的语音抑郁症检测分析

摘要：

抑郁症是一种常见的精神障碍疾病,早期的检测和诊断对抑郁症预防和治疗至关重要.基于语音的抑郁症检测是当前计算机辅助检测方法中的一种高效、便捷的手段.为了探索不同的情感刺激是否对语音抑郁症检测存在影响,本文首先构建了抑郁症分析声学特征集,接着使用非参数检验的方法分析不同情感刺激性下抑郁与非抑郁个体之间声学特征的显著性差异,再采用情感刺激(积极、消极、中性)和任务类型(文本朗读、问答)组合的实验设计,通过机器学习和深度学习算法分别构建语音抑郁症检测模型.实验结果证明使用情感刺激会对抑郁症检测任务产生一定程度的影响,并且消极的情感刺激更容易诱发抑郁相关的情绪,对个体的发音特性产生影响,进而取得比积极刺激和中性语音更好的检测效果.

关键词：语音抑郁症检测、情感刺激、特征分析、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：39

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;模式识别国家重点实验室开放课题

在线出版日期：2023-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：658-666