多模态融合抑郁症识别
时间: 2025-01-13 12:02:45 浏览: 120
### 多模态融合技术在抑郁症识别中的应用
#### 面部表情分析
研究表明,抑郁症患者的面部表情通常表现出特定的情感特征,如忧伤、难过以及笑容减少等[^1]。通过对比抑郁症患者与健康人群的面部表情变化,可以提取有助于临床诊断的关键特征。为了实现这一目标,研究人员利用端云技术架构构建了一个基于昇腾AI平台的多模态数据融合系统来辅助抑郁症筛查。
#### 声音信号处理
除了视觉信息外,声音也是重要的情感表达载体之一。对于患有抑郁症的人来说,在言语交流过程中可能会出现语调低沉、停顿频繁等问题。因此,一些学者尝试从自发对话中捕捉音频线索并结合自然语言理解技术来进行疾病监测。具体而言,这种方法不仅关注于语音本身所携带的情绪色彩,还会考虑说话者使用的词汇种类及其流利程度等因素的影响[^2]。
#### 数据集建设
考虑到传统实验室内获得样本存在局限性,有研究团队创建了名为D-Vlog的大规模公开可用资源库,它包含了近一千条来自社交网络平台上分享的真实生活片段,并经过专家审核标记为正负两类标签以便后续训练机器学习算法模型。该数据库旨在促进更加贴近实际应用场景下的心理健康状况评估工作开展[^3]。
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate
def build_multimodal_model(input_shape_1, input_shape_2):
# Define two sets of inputs (e.g., audio and video features)
input_a = Input(shape=input_shape_1)
input_b = Input(shape=input_shape_2)
# Process each modality separately using LSTMs or other suitable layers...
processed_a = ... # Output from processing first set of inputs
processed_b = ... # Output from processing second set of inputs
# Concatenate the outputs into a single vector before final classification layer
merged_vector = concatenate([processed_a, processed_b], axis=-1)
predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(merged_vector)
model = Model(inputs=[input_a, input_b], outputs=predictions)
return model
X_train_audio, X_test_audio, y_train, y_test = train_test_split(audio_features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
X_train_video, X_test_video = train_test_split(video_features, test_size=0.2, random_state=42)
model = build_multimodal_model((timesteps, num_audio_features), (num_frames, height, width))
```
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