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Unveiling Hidden Patterns in Speech: Audio Signal-Based Approach for Depression Detection

  • 2024
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Debadrita Ghosh
Hema Karande
Shilpa Gite
Erschienen in
Advances in Information Communication Technology and Computing
Verlag
Springer Nature Singapore

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Abstract

Dieses Kapitel befasst sich mit der innovativen Anwendung der Audiosignalanalyse zur Erkennung von Depressionen, einem drängenden Problem der psychischen Gesundheit. Durch den Einsatz eines Hybridmodells, das Deep Learning und maschinelles Lernen integriert, zielt die Studie darauf ab, die Genauigkeit und Objektivität von Diagnosen psychischer Gesundheit zu verbessern. Die Forschung konzentriert sich auf den DAIC-WOZ-Datensatz, der audiovisuelle Aufzeichnungen klinischer Interviews enthält, um ein umfassendes Modell zu entwickeln, das depressive Erkrankungen effektiv identifizieren kann. Der vorgeschlagene SVM-CNN-Hybridklassifikator zeigt vielversprechende Ergebnisse, übertrifft die Basismodelle und zeigt Potenzial für Anwendungen in der realen Welt in der psychiatrischen Versorgung auf. In diesem Kapitel werden auch die ethischen Überlegungen und zukünftigen Ansätze zur Verbesserung der Erkennung und Behandlung psychischer Krankheiten durch fortschrittliche technologische Ansätze diskutiert.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Unveiling Hidden Patterns in Speech: Audio Signal-Based Approach for Depression Detection
Verfasst von
Debadrita Ghosh
Hema Karande
Shilpa Gite
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
Buch
Advances in Information Communication Technology and Computing

Print ISBN: 978-981-9761-02-9

Electronic ISBN: 978-981-9761-03-6

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-6103-6_19
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