Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
Questo articolo propone un framework di apprendimento automatico duale che integra caratteristiche testuali (TF-IDF) e audio (MFCC) per rilevare la depressione, raggiungendo un'elevata accuratezza (fino al 99,38% con XGBoost sui dati audio) e dimostrando il potenziale dell'apprendimento multimodale per diagnosi di salute mentale scalabili e non invasive.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
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