基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究

发布时间：2023-02-14 19:09

　　抑郁症是一种以情绪低落和兴趣减退为核心症状的精神类疾病,以其高患病率、高复发率、高致残率、高致死率等特点成为精神疾病中的头号杀手。减轻抑郁症危害的关键在于早诊早治,但目前缺乏基于客观指标的有效识别技术。临床观察和研究发现,抑郁患者的语言行为具有缓慢、单调、低沉、停顿等异于常人的特点,因此基于语音信号的抑郁识别技术,以其廉价、易采集、非接触等优点成为新的研究热点。通过大量查阅文献我们发现,基于语音的抑郁识别研究中有三个关键问题:(1)如何设计实验获得高质量的语音数据;(2)如何在众多纷杂的语音特征中确定有效特征;(3)如何构建高效的识别模型。本文围绕这三个问题开展了研究,主要贡献及创新有以下五点:1.我们以言语方式和情绪效价为实验因素设计了实验,历时两年,共收集了536人的高质量语音数据。通过对比发现,对于抑郁识别问题,访谈和图片描述的效果要好于词汇朗读,中性效价要优于正性和负性效价,这为将来选择实验方案和优化模型提供了参考。2.为了能较好兼顾运算时间、分类率、特征稳定性三个因素,我们提出了一种基于幅度加权的FCBF改进算法,在验证了其有效性后,我们又在此基础上提出了一种SHFS特征选择...

【文章页数】：118 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 基于语音的抑郁识别研究历史与现状
    1.3 面临的挑战
    1.4 解决思路及主要贡献
    1.5 本文章节安排
第二章 理论基础及研究重点
    2.1 语音的定义
    2.2 发音原理及影响因素
    2.3 抑郁人群语言行为的特点
    2.4 常见语音特征简介
    2.5 抑郁人群语音研究的重点
        2.5.1 实验设计
        2.5.2 有效特征的筛选
        2.5.3 模型构建
    2.6 本章小结
第三章 针对抑郁识别的语音实验
    3.1 实验目的
    3.2 实验方案
        3.2.1 被试入组和排除标准
        3.2.2 实验流程及素材
        3.2.3 数据收集
        3.2.4 数据预处理及特征提取
    3.3 数据分析及结论
        3.3.1 言语方式的比较
        3.3.2 情绪效价的比较
        3.3.3 特征集的通用性
        3.3.4 交互特征分析
    3.4 本章小结
第四章 基于FCBF的改进算法及有效特征筛选
    4.1 特征选择概述
    4.2 基于FCBF的改进算法
        4.2.1 问题的提出
        4.2.2 基于幅度加权的FCBF改进算法
        4.2.3 一种简单高效的特征选择算法
    4.3 基于特征选择的有效特征筛选
    4.4 本章小结
第五章 有效特征分析及新特征构造
    5.1 语音特征的分类率比较
    5.2 几个重要特征的分析
        5.2.1 发音和停顿
        5.2.2 抖动
        5.2.3 梅尔倒谱系数
        5.2.4 线性预测系数
    5.3 一种基于声谱图熵的新特征
    5.4 一种针对抑郁识别的语音特征标准化方法
    5.5 本章小结
第六章 基于多语音段的集成学习模型
    6.1 问题的提出及解决思路
    6.2 集成学习概述
    6.3 抑郁识别中的多样性增强
        6.3.1 多样性增强概述
        6.3.2 多语音段的集成学习实验
        6.3.3 言语方式的多样性
    6.4 一种基于样本概率的剪枝方法
        6.4.1 集成剪枝概述
        6.4.2 一种基于样本概率的剪枝方法
        6.4.3 实验及讨论
    6.5 基于多语音段的抑郁识别模型
        6.5.1 剪枝实验及讨论
        6.5.2 经过剪枝的多语音段模型
    6.6 本章小结
第七章 基于语音的抑郁识别系统设计
    7.1 系统设计方案
    7.2 抑郁识别模块的测试
    7.3 本章小结
第八章 总结与展望
    8.1 总结
    8.2 研究计划
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3742845