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申请/专利权人：成都好麦科技有限公司
申请日：2025-01-02
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119400213A
专利技术分类：...提取与健康状况相关的参数（用于诊断目的的检测或测量的入A61B5/00）[2013.01]
专利摘要：本发明涉及抑郁症识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的抑郁症语音识别方法及系统。本发明对训练个体的语音数据进行聚类得到语音簇，基于语音簇内语音数据个数调整语音数据的语音属性的特征序列中元素，得到每种语音属性的特征语音值；根据训练个体的词簇集合内同一分词在其所属语音簇内的出现次数，以及存在每个分词的语音簇个数，构建训练个体的特征分词集合；结合训练个体的语音属性的特征语音值和特征分词集合对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络对待测个体进行抑郁症检测。本发明综合训练个体的语言的语音特征与语义特征训练神经网络，提高抑郁症检测的准确率。
专利权项：1.一种基于深度学习的抑郁症语音识别方法，其特征在于，该方法包括：获取训练个体与待测个体的语音数据，以及每个语音数据的分词集合与每种语音属性的特征序列；根据训练个体的任意两个语音数据的同种语音属性的特征序列中元素差异与元素波动程度的差异，对训练个体的所有语音数据进行聚类，得到训练个体的语音簇；基于所述语音簇内语音数据个数调整语音数据的每种语音属性的特征序列中元素，获取训练个体的每种语音属性的特征语音值；将每个语音簇内语音数据的分词集合内分词构成的集合记为词簇集合；根据训练个体的所有语音簇的词簇集合内同一分词在其所属语音簇内的出现次数，以及存在训练个体的语音簇的词簇集合内每个分词的语音簇个数，构建训练个体的特征分词集合；结合训练个体的所有语音属性的特征语音值和所述特征分词集合对神经网络进行训练，利用训练好的神经网络对待测个体进行抑郁症检测。
百度查询： 成都好麦科技有限公司 基于深度学习的抑郁症语音识别方法及系统
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