[发明专利]基于时间卷积神经网络的多模态抑郁症检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110184432.2 | 申请日： | 2021-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN112818892B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 杨忠丽;李明定;张光华;武海荣 | 申请（专利权）人： | 杭州医典智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14115 | 代理人： | 郭海燕 |
| 地址： | 311100 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于时间卷积神经网络的多模态抑郁症检测方法及系统。其检测方法具体包括：构建训练样本集，其包含抑郁症和非抑郁症患者的音频、3D面部表情和对应的文本信息；对训练样本集进行3D面部表情特征提取，获得具备情境感知的3D面部表情特征向量；结合梅尔倒谱系数，用于对所述训练样本集的音频信号进行声学特征提取，获得具备情境感知的语音向量特征；使用Transformer模型，对训练样本集词嵌入进行处理，获得具备情境感知的文本特征；对3D面部表情特征、语音向量特征和文本特征进行融合，获得用于进行抑郁症分类的信息；将用于进行抑郁症分类的信息带入时间卷积神经网络，获得抑郁症分类信息。本发明能够提高了抑郁症检测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时间 卷积 神经网络 多模态 抑郁症 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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