A depresszió hang alapú felismerésének optimalizációja hangfelvétel hossz alapján
A depresszió komoly hangulatzavar, amely világszerte már a lakosság több mint 3%-át érinti, és ez a szám feltehet®en tovább fog n®ni az elkövetkezend® években, évtizedekben. A depresszió diagnosztizálása maga is egy komoly feladat, amely jelenleg kizárólag a terület szakembereire hárul, akikb®l pedi...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2020
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
16 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Depresszió |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/67679 |
| LEADER | 02118naa a2200229 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | acta67679 | ||
| 005 | 20221108114917.0 | ||
| 008 | 200505s2020 hu o 1|| zxx d | ||
| 020 | |a 978-963-306-719-2 | ||
| 040 | |a SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a zxx | ||
| 100 | 1 | |a Pašić Azra | |
| 245 | 1 | 2 | |a A depresszió hang alapú felismerésének optimalizációja hangfelvétel hossz alapján |h [elektronikus dokumentum] / |c Pašić Azra |
| 260 | |c 2020 | ||
| 300 | |a 83-92 | ||
| 490 | 0 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia |v 16 | |
| 520 | 3 | |a A depresszió komoly hangulatzavar, amely világszerte már a lakosság több mint 3%-át érinti, és ez a szám feltehet®en tovább fog n®ni az elkövetkezend® években, évtizedekben. A depresszió diagnosztizálása maga is egy komoly feladat, amely jelenleg kizárólag a terület szakembereire hárul, akikb®l pedig egész bizonyosan nincs elég. Ebben a helyzetben nagy jelent®séggel bírhat egy olyan automatizált depresszió felismerési rendszer bevezetése, amely nagymértékben asszisztálni tudná a szakemberek munkáját a diagnosztizálás során. E cikkben bemutatunk egy, a depresszió osztályozására fejlesztett hang-alapú felismer® rendszert, amely ötvözi az akusztikai jellemz®k kinyerését, a jellemz®- kiválasztást és a szupport vektor gépek hiperparaméter-optimalizációját. Természetesen, a hang-alapú modellhez szükséges egy optimális hangfelvétel hossz meghatározása is, mely kompromisszumot jelent a felismer®- rendszer igényei és a páciensek kényelme között. A modell hatékonyságát különböz® hosszúságú felvételeken vizsgáltuk, hogy belátást nyerjünk abba, hogy a felvétel-hossz miként és milyen mértékben befolyásolja a felismerés pontosságát. | |
| 695 | |a Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Depresszió | ||
| 700 | 0 | 1 | |a Kiss Gábor |e aut |
| 700 | 0 | 1 | |a Sztahó Dávid |e aut |
| 710 | |a Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia (16.) (2020) (Szeged) | ||
| 856 | 4 | 0 | |u http://acta.bibl.u-szeged.hu/67679/1/msznykonf_016_083-092.pdf |z Dokumentum-elérés |