Как новая технология по речи человека диагностирует депрессию
Депрессия — это психическое расстройство. Пять процентов взрослых во всем мире страдают от него. Человек с депрессией испытывает целый спектр негативных чувств: вина, отсутствие мотивации, раздражение, чувство безнадежности. Человеку с депрессией трудно заниматься повседневными делами и даже спать, есть и работать.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), депрессия не диагностируется и не лечится своевременно из-за нехватки ресурсов. Более того, люди с психическими расстройствами стигматизируются в обществе. Однако многие пациенты не получают должного лечения и болезнь не диагностируется своевременно.
В попытках решить эти проблемы исследователи используют искусственный интеллект (ИИ). Исследователи из Института перспективных исследований Цзиньхуа и Харбинского университета науки и технологий недавно разработали алгоритм глубокого обучения, который может обнаруживать депрессию по речи человека. Эта модель, представленная в статье, опубликованной в Mobile Networks and Applications, была обучена распознавать эмоции в человеческой речи путем анализа различных соответствующих функций.
«Модель алгоритма совместного принятия решений создается посредством распознавания эмоций...
Модель используется для анализа репрезентативных данных об испытуемых и для помощи в диагностике депрессии у испытуемых», — написали в своей статье ученые Хань Тянь, Чжан Чжу и Сюй Цзин.
Тиан и его коллеги обучили загрузили в свою нейросеть набор звуковых данных и трехмерных выражений лиц пациентов с диагнозом депрессивное расстройство и людей без депрессии. Эти аудиозаписи и мимика были собраны во время интервью, проводимых виртуальным агентом, который задавал различные вопросы о настроении и жизни интервьюируемого.
«На основе изучения речевых характеристик людей с депрессивным расстройством в этой статье проводится углубленное исследование диагностики депрессии с помощью речи на основе речевых данных из набора данных», — написали Тянь, Чжу и Цзянь в своем исследовании. бумага.
Чтобы извлечь важные функции из голосовых записей, модель команды использует систему OpenSmile (интерпретация речи и музыки с открытым исходным кодом путем извлечения большого пространства). Это набор инструментов, который часто используется учеными-айтишниками для извлечения характеристик из аудиоклипов и классификации этих клипов.
Исследователи использовали этот инструмент для извлечения отдельных особенностей речи и их комбинаций, которые обычно встречаются в речи пациентов с диагнозом депрессия.
Впоследствии они использовали технику, известную как анализ основных компонентов , чтобы сократить набор извлекаемых признаков.
Тянь, Чжу и Цзянь оценили свою разработку в серии тестов, в ходе которых они проверяли ее способность обнаруживать депрессивных и недепрессивных людей по записям их голоса. Их схема дала замечательные результаты, выявляя депрессию с точностью 87% у пациентов мужского пола и 87,5% у пациентов женского пола.
В будущем алгоритм глубокого обучения, разработанный этой группой исследователей, может стать дополнительным вспомогательным инструментом для психиатров и врачей наряду с другими хорошо зарекомендовавшими себя диагностическими инструментами. Кроме того, это исследование может вдохновить на разработку аналогичных инструментов ИИ для выявления признаков психических расстройств по речи.
