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Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
本論文は、テキスト特徴量（TF-IDF）と音声特徴量（MFCC）を統合してうつ病を検出するデュアルモーダル機械学習フレームワークを提案しており、音声データに対してXGBoostを用いることで高い精度（最大99.38%）を達成し、スケーラブルで非侵襲的なメンタルヘルス診断におけるマルチモーダル学習の可能性を実証している。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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