[发明专利]一种基于语音信号的梯度提升决策树抑郁程度识别系统有效
| 申请号： | 202010490441.X | 申请日： | 2020-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN112006697B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 刘蔚;黄永明 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;G10L25/03;G10L25/09;G10L25/24;G10L25/66 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于语音信号的梯度提升决策树抑郁症识别方法，包括以下步骤：获取接受采访者的语音数据以及对应的PHQ‑8抑郁症筛查量表得分，将语音信号与PHQ‑8值相对应，并选取训练样本集合进行训练，测试样本集；提取语音信号中表征情感和抑郁的韵律学特征、基于谱的相关特征和音质特征；采用梯度提升决策树的机器学习方法在训练集上进行学习，以PHQ‑8得分为输出结果作为判定抑郁症程度的依据。本发明采用梯度提升决策树作为学习方法，提高了预测的PHQ‑8值的准确性以及训练的时效性，以PHQ‑8抑郁症筛查量表的PHQ‑8值为输出结果，PHQ‑8值得分介于0‑24之间，得分高于10分低于20为抑郁，得分高于20可认为为严重抑郁。具有更高的准确性和客观性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语音 信号 梯度 提升 决策树 抑郁 程度 识别 系统 | ||
【主权项】：
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