Šis modelis, pristatytas mobiliesiems tinklams ir programoms skirtame dokumente, buvo išmokytas atpažinti žmogaus emocijas
„Kelių informacijos jungtinio algoritmo modelissprendimų priėmimas sukuriamas emocijų atpažinimo dėka“, – savo darbe rašė Han Tian, Dhang Zhu ir Xu Jing. "Modelis naudojamas reprezentatyviems duomenims apie tiriamuosius analizuoti ir padėti diagnozuoti tiriamųjų depresiją."
Tianas ir jo kolegos išmokė savo modelį nustatytiDAIC-WOZ duomenys, pacientų, kuriems diagnozuotas depresinis sutrikimas, ir žmonių, nesergančių depresija, garso ir 3D veido išraiškų rinkinys. Šie garso įrašai ir veido išraiškos buvo surinktos interviu metu, kurį atliko virtualus agentas, kuris uždavė įvairius klausimus apie pašnekovo nuotaiką ir gyvenimą.
„Remiantis žmonių, turinčiųdepresijos sutrikimas, šiame straipsnyje pateikiamas išsamus depresijos diagnozavimo naudojant kalbą tyrimas, pagrįstas kalbos duomenimis iš DAIC-WOZ duomenų rinkinio, savo tyrime rašė Tianas, Džu ir Jianas. - Pirma, kalbos informacija yra iš anksto apdorojama, įskaitant išankstinį kalbos kirčiavimą, kadravimą, galutinio taško aptikimą, triukšmo slopinimą ir kt. Antra, OpenSmile naudojama kalbos signalų charakteristikoms išgauti, o kalbos charakteristikos, kurios gali atspindėti funkcijas, yra tiriamos ir nuodugniai analizuojamos. .
Norėdami išgauti svarbias balso savybesįrašus, komandos modelis naudoja „OpenSmile“ (atvirojo kodo kalbos ir muzikos interpretavimas naudojant didelės erdvės ištraukimą). Tai įrankių rinkinys, kurį dažnai naudoja kompiuterių mokslininkai, norėdami išgauti garso klipų ypatybes ir klasifikuoti tuos klipus.
Tyrėjai naudojo šią priemonęatskirų kalbos ypatybių ir jų derinių išgavimas, kurie dažniausiai būna pacientų, kuriems diagnozuota depresija, kalboje. Vėliau jie naudojo metodą, žinomą kaip pagrindinių komponentų analizė, kad sumažintų išgautų funkcijų rinkinį.
Tianas, Zhu ir Jianas įvertino savo modelį serijojetestų, kurių metu jie įvertino jos gebėjimą iš balso įrašų aptikti depresija sergančius ir nesergančius žmones. Jų schema davė puikių rezultatų, nustatant depresiją 87% tikslumu vyrams ir 87,5% moterų pacientėms.
Ateityje gilaus mokymosi algoritmas,sukurta šios mokslininkų grupės, gali tapti papildoma pagalbine priemone psichiatrams ir gydytojams kartu su kitomis nusistovėjusiomis diagnostikos priemonėmis. Be to, šis tyrimas gali paskatinti kurti panašias AI priemones, skirtas psichikos sutrikimų požymiams nustatyti remiantis kalba.
Skaityti daugiau:
NASA buvo palygintos dvi Žemės nuotraukos su 50 metų skirtumu: ką nustatė mokslininkai
Mokslininkai persodino žmogaus „smegenis“ žiurkėms ir papasakojo, kas galiausiai atsitiko
„ChatGPT“ apklausė „Google“ dėl 183 000 USD inžinieriaus