基于语音的抑郁识别方法及关键技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 基于语音的抑郁识别研究历史与现状 | 第12-16页 |
| 1.3 面临的挑战 | 第16-17页 |
| 1.4 解决思路及主要贡献 | 第17-18页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 理论基础及研究重点 | 第21-32页 |
| 2.1 语音的定义 | 第21-22页 |
| 2.2 发音原理及影响因素 | 第22-24页 |
| 2.3 抑郁人群语言行为的特点 | 第24-25页 |
| 2.4 常见语音特征简介 | 第25-26页 |
| 2.5 抑郁人群语音研究的重点 | 第26-31页 |
| 2.5.1 实验设计 | 第26-29页 |
| 2.5.2 有效特征的筛选 | 第29-30页 |
| 2.5.3 模型构建 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 针对抑郁识别的语音实验 | 第32-46页 |
| 3.1 实验目的 | 第32-33页 |
| 3.2 实验方案 | 第33-36页 |
| 3.2.1 被试入组和排除标准 | 第33-34页 |
| 3.2.2 实验流程及素材 | 第34-35页 |
| 3.2.3 数据收集 | 第35-36页 |
| 3.2.4 数据预处理及特征提取 | 第36页 |
| 3.3 数据分析及结论 | 第36-44页 |
| 3.3.1 言语方式的比较 | 第37-39页 |
| 3.3.2 情绪效价的比较 | 第39-41页 |
| 3.3.3 特征集的通用性 | 第41-43页 |
| 3.3.4 交互特征分析 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于FCBF的改进算法及有效特征筛选 | 第46-66页 |
| 4.1 特征选择概述 | 第46-49页 |
| 4.2 基于FCBF的改进算法 | 第49-62页 |
| 4.2.1 问题的提出 | 第49-50页 |
| 4.2.2 基于幅度加权的FCBF改进算法 | 第50-56页 |
| 4.2.3 一种简单高效的特征选择算法 | 第56-62页 |
| 4.3 基于特征选择的有效特征筛选 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 有效特征分析及新特征构造 | 第66-86页 |
| 5.1 语音特征的分类率比较 | 第66-68页 |
| 5.2 几个重要特征的分析 | 第68-81页 |
| 5.2.1 发音和停顿 | 第68-71页 |
| 5.2.2 抖动 | 第71-74页 |
| 5.2.3 梅尔倒谱系数 | 第74-77页 |
| 5.2.4 线性预测系数 | 第77-81页 |
| 5.3 一种基于声谱图熵的新特征 | 第81-83页 |
| 5.4 一种针对抑郁识别的语音特征标准化方法 | 第83-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 基于多语音段的集成学习模型 | 第86-102页 |
| 6.1 问题的提出及解决思路 | 第86页 |
| 6.2 集成学习概述 | 第86-88页 |
| 6.3 抑郁识别中的多样性增强 | 第88-92页 |
| 6.3.1 多样性增强概述 | 第88-89页 |
| 6.3.2 多语音段的集成学习实验 | 第89-91页 |
| 6.3.3 言语方式的多样性 | 第91-92页 |
| 6.4 一种基于样本概率的剪枝方法 | 第92-98页 |
| 6.4.1 集成剪枝概述 | 第92-93页 |
| 6.4.2 一种基于样本概率的剪枝方法 | 第93-95页 |
| 6.4.3 实验及讨论 | 第95-98页 |
| 6.5 基于多语音段的抑郁识别模型 | 第98-100页 |
| 6.5.1 剪枝实验及讨论 | 第98-99页 |
| 6.5.2 经过剪枝的多语音段模型 | 第99-100页 |
| 6.6 本章小结 | 第100-102页 |
| 第七章 基于语音的抑郁识别系统设计 | 第102-108页 |
| 7.1 系统设计方案 | 第102-104页 |
| 7.2 抑郁识别模块的测试 | 第104-107页 |
| 7.3 本章小结 | 第107-108页 |
| 第八章 总结与展望 | 第108-110页 |
| 8.1 总结 | 第108-109页 |
| 8.2 研究计划 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-117页 |
| 在学期间的研究成果 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
