Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
Este artículo propone un marco de aprendizaje automático de modalidad dual que integra características textuales (TF-IDF) y de audio (MFCC) para detectar la depresión, logrando una alta precisión (hasta un 99,38 % con XGBoost en datos de audio) y demostrando el potencial del aprendizaje multimodal para diagnósticos de salud mental escalables y no invasivos.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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