Depresszió detektálása korrelációs struktúrán alkalmazott konvolúciós hálók segítségével

Abstract

Jelen kutatásban a depressziós állapot automatikus detektálásának lehetőségét vizsgáltuk a beszédjelből kinyert speciális korrelációs struktúrán alkalmazott konvolúciós neurális hálok segítségével. A depresszió korunk egyik legelterjedtebb gyógyítható pszichiátriai betegsége. A depressziótól szenvedő egyén életminőségét nagymértékben befolyásolja a depresszió súlyossága, ami extrém esetben öngyilkossághoz is vezethet. Ezek alapján kulcsfontosságú, hogy már korai stádiumában felismerhető legyen a betegség és az illető megfelelő kezelésben részesüljön, azonban a depresszió diagnosztizálása szakértelmet kíván, emiatt fontos a depresszió esetleges jelenlétének automatikus jelzése. Ebben a cikkben egy olyan eljárást mutatunk be, ami beszédjel feldolgozása alapján tisztán spektrális jellemzőkön keresztül képes felismerni a depressziót konvolúciós neurális hálók alkalmazásának segítségével. Bemutatjuk, hogyan változik a depresszió detektálásának pontossága különböző akusztikai-fonetikai jellemzők felhasználása alapján, illetve a korrelációs struktúrának változtatása következtében. A módszer alkalmazásával 84%-os pontossággal tudtuk elkülöníteni az egészséges és depressziós személyeket a beszédmintáik alapján