Automatic Assessment of the Degree of Clinical Depression from Speech Using X-Vectors

QR kód

Automatic Assessment of the Degree of Clinical Depression from Speech Using X-Vectors

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	José Vicente Egas López Kiss Gábor Sztahó Dávid Gosztolya Gábor
Dokumentumtípus:	Könyv része
Megjelent:	IEEE 2022
Sorozat:	ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
Tárgyszavak:	Számítás- és információtudomány
doi:	10.1109/ICASSP43922.2022.9746068
mtmt:	32800407
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/24268

Hasonló tételek

Assessing Parkinson’s Disease from Speech Using Fisher Vectors
Szerző: Egas López José Vicente, et al.
Megjelent: (2019)

Identification of Subjects Wearing a Surgical Mask from Their Speech by Means of X-vectors and Fisher Vectors
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2022)

Adaptation of Speaker and Speech Recognition Methods for the Automatic Screening of Speech Disorders using Machine Learning
Szerző: Egas López José Vicente
Megjelent: (2023)

Assessing Alzheimer’s Disease from Speech Using the i-vector Approach
Szerző: Egas López José Vicente, et al.
Megjelent: (2019)

Predicting a Cold from Speech Using Fisher Vectors; SVM and XGBoost as Classifiers
Szerző: Egas-López José Vicente, et al.
Megjelent: (2020)

On the Use of Ensemble X-Vector Embeddings for Improved Sleepiness Detection
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2022)

Using the Fisher Vector Approach for Cold Identification
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2021)

Using the fisher vector approach for cold identification
Szerző: Egas-López José Vicente, et al.
Megjelent: (2021)

Identifying Conflict Escalation and Primates by Using Ensemble X-Vectors and Fisher Vector Features
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2021)

Estimating the degree of conflict in speech by employing Bag-of-Audio-Words and Fisher Vectors
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2022)

Deep Neural Network Embeddings for the Estimation of the Degree of Sleepiness
Szerző: Egas-Lopez Jose Vicente, et al.
Megjelent: (2021)

Identifying Subjects Wearing a Mask from the Speech by Means of Encoded Speech Representations
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2023)

Improving Speed and Accuracy in Automatic Speech Recognition
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2010)

Rotating vectors of 2-degree-of-freedom oscillation
Szerző: Szuchy Péter
Megjelent: (2018)

Forensic authorship classification by paragraph vectors of speech transcriptions
Szerző: Sztahó Dávid, et al.
Megjelent: (2022)

Automatic Detection of Mild Cognitive Impairment from Spontaneous Speech using ASR
Szerző: Tóth László, et al.
Megjelent: (2015)

Rotation vectors for multi degree of freedom vibration [abstract] /
Szerző: Szuchy Péter
Megjelent: (2024)

Automatic segmentation of continuous speech at word and phrase level by using suprasegmental parameters
Szerző: Vicsi Klára, et al.
Megjelent: (2004)

Developing Automatic English Speaking Skills Testing System Using Speech Recognition
Szerző: M. Aliv Faizal, et al.
Megjelent: (2022)

Using the Fisher Vector Representation for Audio-based Emotion Recognition
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2020)

Domain Adaptation of Deep Neural Networks for Automatic Speech Recognition via Wireless Sensors
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2016)

Assessing the Degree of Nativeness and Parkinson's Condition Using Gaussian Processes and Deep Rectifier Neural Networks
Szerző: Grósz Tamás, et al.
Megjelent: (2015)

A speech recognition-based solution for the automatic detection of mild cognitive impairment from spontaneous speech
Szerző: Tóth László, et al.
Megjelent: (2018)

Very Short-Term Conflict Intensity Estimation Using Fisher Vectors
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2020)

Selection and enhancement of Gabor filters for automatic speech recognition
Szerző: Kovács György, et al.
Megjelent: (2014)

The Use of Speed-Up Techniques for a Speech Recognizer System
Szerző: Kocsor András, et al.
Megjelent: (2006)

Conflict Intensity Estimation from Speech Using Greedy Forward-Backward Feature Selection
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2015)

Noise Robust Automatic Speech Recognition Based on Spectro-Temporal Techniques
Szerző: Kovács György
Megjelent: (2018)

Using Spectral Sequence-to-Sequence Autoencoders to Assess Mild Cognitive Impairment
Szerző: Kiss-Vetráb Mercedes, et al.
Megjelent: (2022)

Detection of biodegradation degree of sludge using dielectric measurement
Szerző: Beszédes Sándor, et al.
Megjelent: (2017)

Detection of biodegradation degree of sludge using dielectric measurement
Szerző: Beszédes Sándor, et al.
Megjelent: (2017)

Using Fisher Vector and Bag-of-Audio-Words Representations to Identify Styrian Dialects, Sleepiness, Baby & Orca Sounds
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2019)

Incorporating sparse overcomplete word representations into transition-based dependency parsing
Szerző: Egas López José Vicente
Megjelent: (2018)

Improving the Sound Recording Quality of Wireless Sensors Using Automatic Gain Control Methods
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2011)

Validation of the Edinburgh Postnatal Depression Scale as a screening tool for postpartum depression in a clinical sample in Hungary
Szerző: Töreki Annamária, et al.
Megjelent: (2014)

Detection of biodegradation degree of sludge using dielectric measurement [abstract] /
Szerző: Beszédes Sándor, et al.
Megjelent: (2017)

Effects of emotional speech on forensic voice comparison using deep speaker embeddings
Szerző: Abed Mohammed Hamzah, et al.
Megjelent: (2023)

Depression
Szerző: Bodnár Tünde
Megjelent: (1999)

Various forms of suicidality in clinically referred depressed children and adolescents relations of temperament and emotion self-regulation and clinical features /
Szerző: Tamás Zsuzsanna
Megjelent: (2018)

Cross-lingual dysphonic speech detection using pretrained speaker embeddings
Szerző: Aziz Dosti Ali Hama Salih, et al.
Megjelent: (2023)