用深度学习算法在西班牙语说者中自动识别抑郁症的数据收集:案例对照研究协议
Luis F Brenes1, Luis A Trejo1, Jose Antonio Cantoral-Ceballos1
1School of Engineering and Sciences, Tecnologico de Monterrey, Monterrey, Mexico.
JMIR research protocols
|July 31, 2025
概括
这项研究引入了一个新的数据集,用于西班牙语发言者的语音抑郁分类,利用专业和智能手机录音. 这通过深度学习模型推进了客观的心理健康诊断.
科学领域:
- 计算语言学计算语言学
- 心理健康信息学心理健康信息学
- 机器学习用于医疗保健
背景情况:
- 抑郁症的诊断依赖于主观问卷,缺乏客观的生物标志物.
- 用于语音抑郁分类的深度学习模型需要广泛的,多语言的数据集,这些数据目前很少.
- 现有的抑郁症语音分析受到数据可用性和语言多样性的限制.
研究的目的:
- 建立一个高质量的语音数据集,用于西班牙语使用者的抑郁症分类.
- 通过提供全新的数据集,促进深度学习研究.
- 探索智能手机录音对于抑郁症检测的实用性.
主要方法:
- 收集了至少60名被诊断患有抑郁症的西班牙语参与者的语音录音和对照.
- 使用专业级和智能手机麦克风进行数据捕获.
- 通过患者健康问卷-9和其他相关的语音影响数据收集了抑郁症标签.
主要成果:
- 创建的数据集可以立即研究西班牙语语音抑郁分类.
- 方便对音频质量对深度学习模型的影响进行评估.
- 支持通过智能手机应用程序对语音抑郁分类的实际应用的研究.
结论:
- 这项工作有助于客观,使用语音分析自动化抑郁症分类.
- 在心理健康的深度学习中解决数据稀缺性和语言障碍.
- 为先进,可访问的AI驱动的心理健康诊断工具铺平了道路.
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