Depresszió súlyosságának becslése beszédjel alapján magyar nyelven - Kiss Gábor; Simon Lajos; Vicsi Klára; Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (13.) (2017) (Szeged) (2017)
AA depresszió korunk egyik legelterjedtebb, gyógyítható betegsége, ám diagnosztizálása szaktudást igényel, és így a kórkép felállítása a társadalom egy szűk rétegére hárul. A depresszió súlyossága nagyban befolyásolja az ebben szenvedő beteg életminőséget. Depresszió hatására megváltoznak az emberi beszédproduktum egyes jellemzői, amelyek számszerűsíthetőek és mérhetőek. Emiatt lehetőség nyílik a depresszió beszédjel alapú detektálásra, ami megkönnyítheti, illetve szélesebb körben lehetővé teheti a betegség diagnosztizálását. Ezen okok miatt fontos kutatási terület a depressziós állapot beszédjel alapú felismerése és súlyosságának becslése. Ebben a cikkben bemutatunk egy Szupport Vektor Regressziós számításon alapuló automatikus rendszert, ami képes a beszédjel alapján megbecsülni nemcsak a depresszió meglétét, hanem a beszélő állapotának súlyosságát is. Megvizsgáljuk, hogyan változik a rendszer pontossága, ha külön rendszert alkalmazunk a nők és a férfiak esetén, illetve ha felhasználjuk a beszéd fonéma szintű szegmentálását a beszédet leíró jellemzők előállítása során.