Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
Dit artikel stelt een duaal-modaal machine learning-framework voor dat tekstuele (TF-IDF) en audio-kenmerken (MFCC) integreert om depressie te detecteren, waarbij een hoge nauwkeurigheid wordt bereikt (tot 99,38% met XGBoost op audio-data) en het potentieel van multimodale leerprocessen voor schaalbare, niet-invasieve mentale gezondheidsdiagnostiek wordt aangetoond.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.