모바일 네트워크 및 애플리케이션(Mobile Networks and Application)의 논문에 제시된 이 모델은 인간의 감정을 인식하도록 훈련되었습니다.
"관절 알고리즘의 다중 정보 모델의사 결정은 감정 인식을 통해 이루어집니다.”라고 Han Tian, Zhang Zhu, Xu Jing은 논문에 썼습니다. "이 모델은 주제에 대한 대표적인 데이터를 분석하고 주제의 우울증 진단을 돕는 데 사용되고 있습니다."
Tian과 그의 동료들은 다음과 같이 모델을 훈련했습니다.우울 장애 진단을 받은 환자와 우울증이 없는 사람들의 음성 및 3D 표정 세트인 DAIC-WOZ 데이터. 이러한 음성 녹음과 얼굴 표정은 인터뷰 대상자의 기분과 삶에 대해 다양한 질문을 하는 가상 에이전트의 인터뷰 중에 수집되었습니다.
"장애가 있는 사람들의 언어 특성에 대한 연구를 바탕으로우울 장애, 이 기사는 DAIC-WOZ 데이터 세트의 음성 데이터를 기반으로 음성을 사용하여 우울증을 진단하는 심층 연구를 제공합니다. Tian, Zhu 및 Jian은 연구에서 썼습니다. - 1차 음성 프리엠퍼시스, 프레이밍, 끝점 감지, 노이즈 제거 등 음성 정보를 전처리합니다. 2차로 OpenSmile을 사용하여 음성 신호의 특성을 추출하고 기능을 반영할 수 있는 음성 특성을 심층적으로 연구 및 분석합니다. .
음성에서 중요한 특징을 추출하려면팀의 모델은 OpenSmile(큰 공간 추출에 의한 오픈 소스 음성 및 음악 해석)을 사용합니다. 오디오 클립에서 기능을 추출하고 해당 클립을 분류하기 위해 컴퓨터 과학자들이 자주 사용하는 도구 세트입니다.
연구원들은 이 도구를 사용하여우울증으로 진단받은 환자의 언어에서 일반적으로 발견되는 언어의 개별 기능 추출 및 그 조합. 그 후 그들은 추출된 특징 세트를 줄이기 위해 Principal Component Analysis라는 기술을 사용했습니다.
Tian, Zhu 및 Jian은 시리즈에서 자신의 모델을 평가했습니다.음성 녹음에서 우울한 사람과 우울하지 않은 사람을 감지하는 능력을 평가하는 테스트. 그들의 계획은 남성 환자의 경우 87%, 여성 환자의 경우 87.5%의 정확도로 우울증을 감지하는 놀라운 결과를 가져왔습니다.
앞으로 딥러닝 알고리즘,이 연구원 그룹이 개발한 진단 도구는 다른 잘 정립된 진단 도구와 함께 정신과 의사 및 의사를 위한 추가 보조 도구가 될 수 있습니다. 또한 이 연구는 언어를 기반으로 정신 장애의 징후를 감지하기 위한 유사한 AI 도구 개발에 영감을 줄 수 있습니다.
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