【摘 要】
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抑郁症到2023年可能成为世界第二大疾病,仅次于心脑血管病。世卫组织统计资料表明,全世界每年因患抑郁症而自杀的致死人口已超过一百万人;在2009年,《柳叶刀》上的一篇流行病学研究报告估计,中国抑郁症病人已达九千万。抑郁症患者已经成为全世界亚健康人群的首要患者群体。随着人工智能系统（AI）研究的发展和广泛应用,已入选世界神经信息处理系统会议的医学健康研究表明,这种系统可以有效鉴别抑郁症患者的严重程度
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抑郁症到2023年可能成为世界第二大疾病,仅次于心脑血管病。世卫组织统计资料表明,全世界每年因患抑郁症而自杀的致死人口已超过一百万人;在2009年,《柳叶刀》上的一篇流行病学研究报告估计,中国抑郁症病人已达九千万。抑郁症患者已经成为全世界亚健康人群的首要患者群体。随着人工智能系统（AI）研究的发展和广泛应用,已入选世界神经信息处理系统会议的医学健康研究表明,这种系统可以有效鉴别抑郁症患者的严重程度。其相关研究融合语音识别、图像视觉和自然语言处理等高新技术,可以利用身体动作和说话判断一个人是不是得了抑郁症。在所有通过临床检验的患者健康问卷水平上,它的平均误差仅有3.67分（相对误差为15.3%）。虽然这种多模态系统鉴别抑郁症性能显著,但在精准检测和降低误诊、误判方面还有很大的挑战。而利用语音单一模态,从理论方面研究重度抑郁类和非重度抑郁类的区分模型,这是本领域的世界性难题。本文以面向语音重度抑郁症检测方法为研究对象,从以下两个途径深入探讨:1)将在学习速率和泛化能力方面具有优势的极限学习机（ELM）网络应用于语音重度抑郁症检测,设计重度抑郁类和非重度抑郁类的区分模型。2)利用集成学习理论,以极限学习机为基础学习机,引入AdaBoost架构,提出AdaBoost-ELM网络框架,实现检测重度抑郁症。将ELM多个弱分类器进行AdaBoost增强,使得其隐藏层的特征权重增强,从而获得强分类器。其中采用对基分类器进行加权叠加等方法,提升分类器的准确率。其具体框架运用随机数作为不同节点样本数量。构建多个体差异分类器,然后建立集成随机动态的整体风险分析模型,从而提升检测系统集成异质性。单一ELM算法和AdaBoost-ELM算法的对比实验结果表明,所设计算法具有明显的检测准确率优势和检测效率优势,检测结果可高出近1%。同时讨论模型输入语音数据获取方式的影响因素,测试结果表明,在建立模型时,需要考虑患者语音信息获取方式,从而可大幅提高识别准确率和检测效率。
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