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Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
이 논문은 텍스트(TF-IDF)와 오디오(MFCC) 특징을 통합하여 우울증을 감지하는 이중 모달 머신러닝 프레임워크를 제안하며, 높은 정확도(오디오 데이터에 대한 XGBoost 적용 시 최대 99.38%)를 달성하고 확장 가능하며 비침습적인 정신 건강 진단을 위한 멀티모달 학습의 잠재력을 입증한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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