RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления // Архив

Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 2023, том 514, номер 2, страницы 242–249 (Mi danma469)

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК: ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта

С. А. Шалилехab, А. О. Копцеваb, Т. И. Шишковскаяc, М. В. Худяковаad, О. В. Драгойae

a Центр языка и мозга, Научно-исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
b Научно-учебная лаборатория моделирования зрительного восприятия и внимания, Научно-исследовательский университет "Высшая школа экономики", Москва, Россия
c Отдел по изучению эндогенных психических расстройств и аффективных состояний, ФГБУН "Центр психического здоровья", Москва, Россия
d Центр языка и мозга, Научно-исследовательский университет "Высшая школа экономики", Нижний Новгород, Россия
e Институт языкознания РАН, Москва, Россия

Аннотация: Эта статья представляет исследование, направленное на (i) разработку решения на основе искусственного интеллекта для диагностики депрессии и (ii) изучение психиатрических данных с помощью объяснимого искусственного интеллекта. Авторы собрали и аннотировали новый набор аудиоданных, сформулировали задачу регрессии и изучили производительность восьми ее алгоритмов. Результаты показали, что метод ближайших соседей и случайный лес образуют группу с наиболее приемлемыми результатами. Была определена важность характеристик лучшего алгоритма регрессии и выявлены три наиболее значимые для диагностики характеристики: четвертые коэффициенты мел-частотного кепстрального преобразования, гармоническая разница H1-A1 и хрипота.

Ключевые слова: распознавание депрессии, акустические признаки, регрессия, объяснимый искусственный интеллект.

УДК: 004.891.3

Статья представлена к публикации: А. Л. Семёнов
Поступило: 01.08.2023
После доработки: 18.08.2023
Принято к публикации: 15.10.2023

DOI: 10.31857/S268695432360091X


 Англоязычная версия: Doklady Mathematics, 2023, 108:suppl. 2, S374–S381

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024