[发明专利]一种基于情景感知的多模态抑郁症检测系统有效
| 申请号： | 201911198356.X | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110728997B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 苏荣锋;王岚;燕楠 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G10L25/63 | 分类号： | G10L25/63;G10L25/66;G10L25/03;G10L25/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于情景感知的多模态抑郁症检测方法和系统。该方法包括：构建训练样本集，所述训练样本集包括话题信息、语谱图和对应的文本信息；使用卷积神经网络，结合多任务学习，对所述训练样本集的语谱图进行声学特征提取，获得具备情景感知的声学特征；利用所述训练样本集，使用Transformer模型对词嵌入进行处理，提取具备情景感知的文本特征；对于所述情景感知的声学特征建立进行抑郁症检测的声学通道子系统，对于所述情景感知的文本特征建立进行抑郁症检测的文本通道子系统；对所述声学通道子系统和所述文本通道子系统的输出进行融合，获得抑郁症分类信息。本发明能够提高抑郁症检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 情景 感知 多模态 抑郁症 检测 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于情景感知的多模态抑郁症检测方法，包括以下步骤：/n步骤S1：构建训练样本集，所述训练样本集包括话题信息、语谱图和对应的文本信息；/n步骤S2：使用卷积神经网络，结合多任务学习，对所述训练样本集的语谱图进行声学特征提取，获得具备情景感知的声学特征；/n步骤S3：利用所述训练样本集，使用Transformer模型对词嵌入进行处理，提取具备情景感知的文本特征；/n步骤S4：对于所述情景感知的声学特征建立进行抑郁症检测的声学通道子系统，对于所述情景感知的文本特征建立进行抑郁症检测的文本通道子系统；/n步骤S5：对所述声学通道子系统和所述文本通道子系统的输出进行融合，获得抑郁症分类信息。/n
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