|Elke Rundensteiner스피커가 우울하다는 징후에 대한 음성 녹음을 스크리닝하는 매우 효과적인 기술을 개발했습니다. 의사와 다른 임상의에게 도움이 필요한 사람들에게 경고 할 수있는 중요한 발전입니다..
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“Clinicians can detect depression and other mental ailments based on the content and tone of interviews with patients,” Rundensteiner says. “With deep learning data science techniques, we have developed a digital technology that examines a speaker’s words and tone for signs of depression. If widely deployed, this tool could dramatically expand mental health screening at low costs.”
슬롯 커뮤니티원의 혁신은 2021 년 11 월 정보 및 지식 관리에 관한 컴퓨팅 머신 컨퍼런스에서 프레젠테이션을 위해 선정되었으며, 이곳에서 최고의 응용 슬롯 커뮤니티 상을 수상했습니다. 저자는 Rundensteiner입니다.슬롯 사이트 ERMAL TOTO | 우스터 폴리 테크닉 연구소'21 (PhD), 이전에는 Rundensteiner와 현재 Academic Research Computing의 WPI 조교수와의 컴퓨터 과학 대학원생; 그리고ml tlachac, Rundensteiner의 데이터 과학 박사 과정 학생. Tlachac은 Bryant University의 조교수로 근무했습니다.
Audibert는 슬롯 커뮤니티원의 이전 작업을 기반으로스마트 폰 및 소셜 미디어에서 음성 샘플 및 기타 디지털 데이터를 분석하기 위해 기계 학습을 사용하는 타당성and on오디오 기반 우울증 스크리닝우울증의 사회적 문제와 제한된 정신 건강 자원을 다루는 방법으로. 슬롯 커뮤니티의 핵심은 사람의 목소리가 숨겨진 문제를 드러낼 수 있다는 생각입니다.
“사람이 우울해지면 보컬 톤이 모노톤이됩니다.”라고 Toto는 말합니다. “그들의 목소리는 조금 지터링하거나 흔들릴 수 있습니다.”훈련 된 임상의는 대화 중에 이러한 변수를 직관적으로 감지 할 수 있습니다. 이제 기계 학습 모델을 통해 인간 음성의 탐지를 자동화 할 수 있습니다.”
