基于语音数据的有效特征分析及其在抑郁水平评估中的应用
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 抑郁症简介 | 第9-10页 |
| 1.1.2 基于语音的抑郁识别 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 语音信号与特征相关处理方法简介 | 第14-24页 |
| 2.1 语音信号及前端处理技术 | 第14-16页 |
| 2.1.1 语音产生原理 | 第14页 |
| 2.1.2 语音信号前端处理 | 第14-16页 |
| 2.2 相关研究的经验性特征 | 第16页 |
| 2.3 特征数据分析处理方法 | 第16-23页 |
| 2.3.1 特征集评价准则 | 第17-20页 |
| 2.3.2 特征集筛选方法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 统计检验方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 语音采集与数据集建立 | 第24-29页 |
| 3.1 语音采集 | 第24-27页 |
| 3.1.1 被试筛选 | 第24-25页 |
| 3.1.2 数据采集 | 第25-27页 |
| 3.2 特征提取 | 第27-28页 |
| 3.3 数据集构建 | 第28-29页 |
| 第四章 基于语音特征组合的抑郁水平评估 | 第29-44页 |
| 4.1 原始特征 | 第29-33页 |
| 4.1.1 不同类型特征对比分析 | 第29-30页 |
| 4.1.2 特征组合对比分析 | 第30-33页 |
| 4.1.3 小结 | 第33页 |
| 4.2 基于T检验的特征组合筛选 | 第33-37页 |
| 4.2.1 不同类型特征对比分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 特征组合对比分析 | 第35-37页 |
| 4.2.3 小结 | 第37页 |
| 4.3 基于mRMR的特征组合筛选 | 第37-39页 |
| 4.4 基于单因素方差分析的特征组合筛选 | 第39-41页 |
| 4.5 有效特征组合 | 第41-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于多特征集的GMM综合决策分类系统 | 第44-54页 |
| 5.1 GMM简介 | 第44-46页 |
| 5.2 基于多特征集的GMM综合决策分类系统 | 第46-47页 |
| 5.3 结果分析 | 第47-52页 |
| 5.3.1 分类结果评价术语 | 第47页 |
| 5.3.2 三水平数据结果分析 | 第47-49页 |
| 5.3.3 不同抑郁水平数据结果分析 | 第49-52页 |
| 5.4 结论 | 第52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学期间的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
