Tento model, prezentovaný v článku v Mobile Networks and Applications, byl trénován tak, aby rozpoznával lidské emoce
„Multiinformační model společného algoritmurozhodování je vytvářeno rozpoznáváním emocí,“ napsali Han Tian, Zhang Zhu a Xu Jing ve svém článku. "Model se používá k analýze reprezentativních údajů o subjektech a pomáhá diagnostikovat depresi u subjektů."
Tian a jeho kolegové vycvičili svůj model k nastaveníData DAIC-WOZ, soubor zvukových a 3D výrazů obličeje pacientů s diagnostikovanou depresivní poruchou a lidí bez deprese. Tyto zvukové nahrávky a výrazy obličeje byly shromážděny během rozhovorů vedených virtuálním agentem, který kladl různé otázky o náladě a životě dotazovaného.
„Na základě studia vlastností řeči lidí sdepresivní poruchy, tento článek poskytuje hloubkovou studii diagnostiky deprese pomocí řeči na základě dat řeči z datového souboru DAIC-WOZ, Tian, Zhu a Jian ve své studii napsali. - Za prvé, řečová informace je předzpracována, včetně řečového preemfáze, rámování, detekce koncových bodů, potlačení šumu atd. Za druhé, OpenSmile se používá k extrakci charakteristik řečových signálů a řečové charakteristiky, které mohou odrážet funkce, jsou studovány a analyzovány do hloubky .
Chcete-li extrahovat důležité funkce z hlasuzáznamů, týmový model využívá OpenSmile (open source interpretace řeči a hudby s využitím velkého prostoru). Jedná se o sadu nástrojů, které počítačoví vědci často používají k extrahování funkcí ze zvukových klipů a klasifikaci těchto klipů.
Výzkumníci tento nástroj použiliextrakce jednotlivých rysů řeči a jejich kombinací, které se obvykle nacházejí v řeči pacientů s diagnózou deprese. Následně použili techniku známou jako analýza hlavních komponent ke snížení sady extrahovaných prvků.
Tian, Zhu a Jian ohodnotili svůj model v sériitesty, ve kterých posuzovali její schopnost odhalit depresivní a nedepresivní lidi z jejich hlasových záznamů. Jejich schéma přineslo pozoruhodné výsledky, detekovalo depresi s přesností 87 % u mužů a 87,5 % u žen.
V budoucnu bude algoritmus hlubokého učení,vyvinutý touto skupinou výzkumníků se může stát dalším pomocným nástrojem pro psychiatry a lékaře spolu s dalšími dobře zavedenými diagnostickými nástroji. Tento výzkum může navíc inspirovat vývoj podobných nástrojů umělé inteligence pro odhalování známek duševních poruch na základě řeči.
Přečtěte si více:
V NASA byly porovnány dvě fotografie Země s rozdílem 50 let: co vědci našli
Vědci transplantovali lidský „mozek“ krysám a řekli, co se nakonec stalo
ChatGPT rozhovor v Google za 183 000 $ inženýr