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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 277 - 283 (7page)
- DOI
- 10.5370/KIEEP.2021.70.4.277
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (5)
2022
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Depression can lead to serious mental and physical illness, so early detection is important. Currently, a system to help early detection of depression using AI technology is being developed in various ways. In particular, research on diagnosing depression through voices that can be easily encountered in daily life is being actively conducted. In this paper, we compare and analyze the depression diagnosis performance of transfer learning models using interview-type audio data. Data use the DAIC-WOZ Depression Database, which contains audio files in interview-type. As the transfer learning model, it uses VGGish and YAMNet built based on Convolutional Neural Network(CNN) among deep learning models that are widely being used for audio classification. The characteristics of speech data are extracted to black-and-white and color two-dimensional images using the Bark spectrogram, Mel spectrogram, and Log Mel-spectrogram methods. The performance of the depression diagnosis model is higher in YAMNet than in VGGish. In case that black-and-white images are input, YAMNet’s performance was the highest with 94.48% when mel spectrogram features were used.On the other hand, in case that color images are input, YAMNet’s performance was the highest at 97.34% when bark spectrogram features were used proving that it is most suitable for diagnosing depression.
목차
Abstract
1. 서론
2. 우울증 데이터베이스
3. 특징 추출 방법
4. 딥러닝 모델
5. 실험 및 결과 분석
6. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Z. Liu et al. “Detection of depression in speech,” 2015 International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction (ACII), pp. 743-747, Spet. 2015.
M. H. Jana et al. “Text-Based Detection of the Risk of Depression,” Front. Psychol. 10:513, pp. 1-11, Mar. 2019. doi: 10.3389/fpsyg. 2019.00513.
K. S. Kim et al. “Development of depression diagnosis system using EEG signal,” Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 18, no. 12, pp. 452-458, Dec. 2017.
Yan Zhao et al. “Detecting Depression from Speech through an Attentive LSTM Network,” IEICE TRANS. INF. & SYST., vol. E104-D, no. 11, pp. 2019-2023, Nov. 2021.
H. Wang et al. “Depression Speech Recognition With a Three-Dimensional Convolutional Network,” Front. Hum. Neurosci. 15:713823, pp. 1-15, Sep. 2021. doi: 10.3389/fnhum.2021.713823.
M. H. Jana et al. “Text-Based Detection of the Risk of Depression,” Front. Psychol. 10:513, pp. 1-11, Mar. 2019. doi: 10.3389/fpsyg. 2019.00513.
K. S. Kim et al. “Development of depression diagnosis system using EEG signal,” Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 18, no. 12, pp. 452-458, Dec. 2017.
Yan Zhao et al. “Detecting Depression from Speech through an Attentive LSTM Network,” IEICE TRANS. INF. & SYST., vol. E104-D, no. 11, pp. 2019-2023, Nov. 2021.
H. Wang et al. “Depression Speech Recognition With a Three-Dimensional Convolutional Network,” Front. Hum. Neurosci. 15:713823, pp. 1-15, Sep. 2021. doi: 10.3389/fnhum.2021.713823.
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