تقييم مستوى الاكتئاب من بيانات الكلام التحادثي متعدد اللغات باستخدام الميزات الصوتية والنصية
| العنوان | تقييم مستوى الاكتئاب من بيانات الكلام التحادثي متعدد اللغات باستخدام الميزات الصوتية والنصية |
|---|---|
| المؤلف | ديمير أوغلو، جينك، بيسيرلي، أ.، أوزكانجا، ياسين سيدار، سيليك، إس. |
| تاريخ النشر: | 2020-11-17 |
| مكان النشر | - طبيعة سبرينغر |
| الموضوع | كشف الاكتئاب، الميزات الصوتية، اختيار الميزة |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 1687-4722 |
| رقم السجل | e2d767e8-fb6d-422f-86cd-6256f0a9d516 |
| موقع المكتبة | الهندسة الكهربائية والإلكترونية |
| التاريخ | 2020-11-17 |
| نص عينة | يعد الاكتئاب مشكلة صحية عقلية منتشرة على نطاق واسع في جميع أنحاء العالم ويشكل عبئًا كبيرًا على الاقتصادات. يعد التشخيص والعلاج المبكر أمرًا بالغ الأهمية لتقليل التكاليف وحتى إنقاذ الأرواح. أحد الجوانب الرئيسية لتحقيق هذا الهدف هو استخدام التكنولوجيا ومراقبة الاكتئاب عن بعد وبتكلفة زهيدة نسبيًا باستخدام عوامل آلية. كانت هناك جهود عديدة لتقييم مستويات الاكتئاب تلقائيًا باستخدام الميزات السمعية والبصرية بالإضافة إلى تحليل النص لنسخ الكلام التحادثي. ومع ذلك، فإن صعوبة جمع البيانات والكميات المحدودة من البيانات المتاحة للبحث تمثل تحديات تعيق نجاح الخوارزميات. إحدى المساهمتين الجديدتين في هذه الورقة هي استغلال قواعد البيانات من لغات متعددة لاختيار الميزة الصوتية. نظرًا لأنه يمكن استخلاص عدد كبير من الميزات من الكلام، نظرًا للكميات الصغيرة من بيانات التدريب المتاحة، فإن الاختيار الفعال للبيانات أمر بالغ الأهمية لتحقيق النجاح. كانت طريقتنا المقترحة متعددة اللغات فعالة في اختيار ميزات أفضل من الخوارزميات الأساسية، مما أدى إلى تحسين دقة تقييم الاكتئاب بشكل ملحوظ. المساهمة الثانية للورقة هي استخراج الميزات المستندة إلى النص لتقييم الاكتئاب واستخدام خوارزمية جديدة لدمج المصنفات القائمة على النص والكلام مما يعزز الأداء بشكل أكبر. |
| DOI | 10.1186/s13636-020-00182-4 |
| Cilt | 2020 |
