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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조아현 (조선대학교) 곽근창 (조선대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제1호(JKIIT, Vol.20, No.1)
발행연도
2022.1
수록면
1 - 10 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.1.1

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2022

인터뷰 형식의 음성과 텍스트를 이용한 딥러닝 앙상블 기반 우울증 진단
조아현 ,  곽근창 대한전기학회 학술대회 논문집 2022.07 학술대회자료
음성신호를 이용한 양방향 LSTM 기반 우울증 진단
조아현 ,  곽근창 한국정보기술학회논문지 2022.01 학술저널

2021

인터뷰 형식의 오디오 데이터를 이용한 전이 학습모델 기반 우울증 진단
조아현 ,  곽근창 전기학회논문지 P 2021.12 학술저널
딥러닝을 이용한 음성신호 기반 우울증 진단
조아현 ,  곽근창 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료
음성신호를 이용한 딥러닝 기반 우울증 진단 연구 동향 분석
조아현 ,  염찬욱 ,  곽근창 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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우울증은 개인의 전반적인 삶에 영향을 주고 감정, 생각, 신체 상태, 그리고 행동 등에 변화를 일으키는 심각한 정신질환이다. 따라서 우울증을 초기에 정확하게 진단하는 것이 중요하고 이를 위해 딥러닝을 이용한 여러 가지 시스템 개발되고 있다. 본 논문에서는 음성신호를 이용하여 Bi-LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory) 기반 우울증 진단을 위한 딥러닝 모델을 제안하고 성능을 비교하고 분석한다. 학습에는 딥러닝 모델 중 하나인 Bi-LSTM 모델을 사용했다. 음성신호의 특징은 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient), GTCC(Gammatone Cepstral Coefficients)를 이용해 추출했고, 클래스 불균형을 해결하기 위해 데이터 확장을 수행했다. 데이터 확장 전 Bi-LSTM 모델의 성능은 약 56.58%였고, 확장 후의 성능은 약 98.49%로 학습데이터 확장을 통해 클래스 불균형 문제를 해결함으로써 모델의 분류 성능을 개선했다.
#deep learning #depression diagnostic system #speech signal #bi-directional LSTM #data augmentation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터베이스 및 전처리 과정
Ⅲ. 특징추출 및 딥러닝 모델
Ⅳ. 실험 진행 과정 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 계획
References

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조아현 ,  곽근창 전기학회논문지 P 2021 .12

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