Mobile Networks and Applications dergisinde yayınlanan bir makalede sunulan bu model, insan vücudundaki duyguları tanımak üzere eğitildi.
"Ortak algoritmanın çoklu bilgi modeliHan Tian, Zhang Zhu ve Xu Jing, makalelerinde karar verme, duygu tanıma yoluyla yaratılır. "Model, deneklerle ilgili temsili verileri analiz etmek ve deneklerde depresyon teşhisine yardımcı olmak için kullanılıyor."
Tian ve meslektaşları modellerini ayarlamak için eğittiler.DAIC-WOZ verileri, depresif bozukluk tanısı konan hastaların ve depresyonu olmayan kişilerin bir dizi işitsel ve 3 boyutlu yüz ifadeleri. Bu ses kayıtları ve yüz ifadeleri, görüşülen kişinin ruh hali ve yaşamı hakkında çeşitli sorular soran sanal bir aracı tarafından yürütülen görüşmeler sırasında toplanmıştır.
“İnsanların konuşma özelliklerinin incelenmesine dayanarakdepresif bozukluk, bu makale DAIC-WOZ veri kümesinden Tian, Zhu ve Jian'ın çalışmalarında yazdığı konuşma verilerine dayanarak konuşmayı kullanarak depresyon teşhisine yönelik derinlemesine bir çalışma sunmaktadır. - İlk olarak, konuşma ön vurgusu, çerçeveleme, son nokta tespiti, gürültü giderme vb. dahil olmak üzere konuşma bilgileri ön işlenir. İkinci olarak, OpenSmile konuşma sinyallerinin özelliklerini çıkarmak için kullanılır ve işlevleri yansıtabilecek konuşma özellikleri derinlemesine incelenir ve analiz edilir .
Sesten önemli özellikleri çıkarmak içinKayıtlar, ekibin modeli OpenSmile (geniş alan çıkarımıyla açık kaynak konuşma ve müzik yorumu) kullanıyor. Bilgisayar bilimcileri tarafından ses kliplerinden özellikler çıkarmak ve bu klipleri sınıflandırmak için sıklıkla kullanılan bir dizi araçtır.
Araştırmacılar bu aracıgenellikle depresyon teşhisi konan hastaların konuşmasında bulunan konuşmanın bireysel özelliklerinin ve bunların kombinasyonlarının çıkarılması. Daha sonra, çıkarılan özellikler kümesini azaltmak için Temel Bileşen Analizi olarak bilinen bir teknik kullandılar.
Tian, Zhu ve Jian, serideki modellerine puan verdises kayıtlarından depresif ve depresif olmayan insanları tespit etme yeteneğini değerlendirdikleri testler. Şemaları, depresyonu erkek hastalarda %87 ve kadın hastalarda %87.5 doğrulukla tespit ederek dikkate değer sonuçlar verdi.
Gelecekte, derin öğrenme algoritması,Bu araştırmacı grubu tarafından geliştirilen diğer iyi bilinen teşhis araçlarıyla birlikte psikiyatrlar ve hekimler için ek bir yardımcı araç haline gelebilir. Ek olarak, bu araştırma, konuşmaya dayalı zihinsel bozuklukların belirtilerini tespit etmek için benzer AI araçlarının geliştirilmesine ilham verebilir.
Daha fazla oku:
NASA'da Dünya'nın 50 yıllık iki fotoğrafı karşılaştırıldı: bilim adamlarının bulduğu şey
Bilim adamları insan "beynini" farelere nakletti ve sonunda ne olduğunu anlattı
ChatGPT, Google'da 183.000 $'lık mühendis için röportaj yaptı