基于語音的抑郁識別方法及關鍵技術研究.pdf

1、分類號：分類號：密級：密級：公開公開研究生學位論文論文題目（中文）論文題目（中文）基于語音的抑郁識別方法及關鍵技術研究基于語音的抑郁識別方法及關鍵技術研究論文題目（外文）論文題目（外文）Researchonmethodkeytechnologyfdepressionrecognitionbasedonspeech研究生姓名研究生姓名劉振宇劉振宇學科、專業(yè)學科、專業(yè)計算機計算機科學科學與技術技術?計算機應用技術計算機應用技術研究方向研究方

2、向情感計算情感計算學位級別學位級別博士博士導師姓名、職稱導師姓名、職稱胡斌胡斌教授教授論文工作論文工作起止年月起止年月2012年9月至月至2017年4月論文提交日期論文提交日期2017年6月論文答辯日期論文答辯日期2017年6月學位授予日期學位授予日期2017年6月校址：甘肅省蘭州市校址：甘肅省蘭州市I基于語音基于語音的抑郁識別方法及關鍵技術研究的抑郁識別方法及關鍵技術研究摘要抑郁癥是一種以情緒低落和興趣減退為核心癥狀的精神類疾病，以其

3、高患病率、高復發(fā)率、高致殘率、高致死率等特點成為精神疾病中的頭號殺手。減輕抑郁癥危害的關鍵在于早診早治，但目前缺乏基于客觀指標的有效識別技術。臨床觀察和研究發(fā)現(xiàn)，抑郁患者的語言行為具有緩慢、單調、低沉、停頓等異于常人的特點，因此基于語音信號的抑郁識別技術，以其廉價、易采集、非接觸等優(yōu)點成為新的研究熱點。通過大量查閱文獻我們發(fā)現(xiàn)，基于語音的抑郁識別研究中有三個關鍵問題:（1）如何設計實驗獲得高質量的語音數(shù)據(jù)；（2）如何在眾多紛雜的語音特征

4、中確定有效特征；（3）如何構建高效的識別模型。本文圍繞這三個問題開展了研究，主要貢獻及創(chuàng)新有以下五點：1.我們以言語方式和情緒效價為實驗因素設計了實驗，歷時兩年，共收集了536人的高質量語音數(shù)據(jù)。通過對比發(fā)現(xiàn)，對于抑郁識別問題，訪談和圖片描述的效果要好于詞匯朗讀，中性效價要優(yōu)于正性和負性效價，這為將來選擇實驗方案和優(yōu)化模型提供了參考。2.為了能較好兼顧運算時間、分類率、特征穩(wěn)定性三個因素，我們提出了一種基于幅度加權的FCBF改進算法，在

5、驗證了其有效性后，我們又在此基礎上提出了一種SHFS特征選擇方法，并利用公共數(shù)據(jù)集驗證了它的優(yōu)勢：在成對變量評估方法的運算時間下可以獲得多變量評估方法的分類率，且選擇特征的穩(wěn)定性較高。進一步，我們綜合多種特征選擇算法的結果，確定了部分有效特征。3在初步確定有效特征的基礎上，我們重點分析了停頓、抖動、梅爾倒譜系數(shù)、線性預測系數(shù)四類特征，確定了其中發(fā)揮主要作用的特征分量。從臨床觀察出發(fā)，為了衡量抑郁患者語音的“單調”特征，我們提出了一種基于