Speech-Text: A Dual-Modal System for Mental Health Detection using Machine Learning and Deep Learning
Este artigo propõe uma estrutura de aprendizado de máquina de modalidade dupla que integra características textuais (TF-IDF) e de áudio (MFCC) para detectar depressão, alcançando alta precisão (até 99,38% com XGBoost em dados de áudio) e demonstrando o potencial do aprendizado multimodal para diagnósticos de saúde mental escaláveis e não invasivos.
Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo
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