Depresszió automatikus detektálásának összehasonlítása spontán és olvasott beszéd esetén

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Vicsi Klára
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Összefoglaló

A depresszió az egyik leggyakrabban előforduló mentális betegség, mely több százmillió embert érint világszerte, melynek gyors és megbízható diagnosztizálása még mindig komoly kihívást jelent. Mindezek miatt lenne szükség egy olyan módszerre, mely megkönnyíti a betegség diagnosztizálását.

A BME TMIT tanszéken a depressziós hangok hang alapú felismerését megcélzó kutatás zajlik, ebben vettem részt. A diplomadolgozatom témájaként a spontán és a kötött beszéd elemzési eredményeinek összehasonlítását végeztem. A depressziós személyektől származó hangfelvételek a Semmelweis Pszichiátriai és Pszichoterápiás Klinikán készültek. A kötött és kötetlen beszéd összehasonlítása során először a minták szegmentálására, majd az előfeldolgozásra volt szükség. A dolgozat keretein belül az alaphang, a formánsfrekvenciák, jitter, shimmer, intenzitás, beszédtempó, artikulációs tempó, relatív szünetarány, illetve a melFilter értékek meghatározására, valamint statisztikai vizsgálatára került sor. A statisztikai elemzés során független t-próbát végeztem annak érdekében, hogy megállapítsam, mely paraméterek esetén van szignifikáns különbség az egészséges és depressziós hangok között, a két beszédtípus esetén. Majd a több esetben is szignifikáns eltérést mutató paraméterek esetén páros t-próbát végeztem külön az egészséges és depressziós csoportban, annak megállapítására, hogy mely változók esetén van szignifikáns különbség a kötött és kötetlen beszéd összehasonlításakor. Végül a független t-teszt során szignifikáns különbséget mutató paraméterek segítségével SVM osztályozást végeztem.

Jelen munkám tartalmazza a témában íródott korábbi kutatások eredményeit, a statisztikai analízisbe bevont akusztikai paraméterek leírását, a hangfájlok előkészítésének módját, a vizsgálatok eredményeit, valamint az eredményekből levonható következtetéseket.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.