基于语音频率-时间双模态特征的抑郁诊断评估
计算机视觉与模式识别
2025-10-28 v1
摘要
抑郁作为一种典型的精神障碍，已成为显著影响公共卫生的流行问题。然而，抑郁的预防和治疗仍面临诊断程序复杂、标准模糊和就诊率低等多重挑战，严重阻碍了及时评估和干预。为此，本研究采用语音作为生理信号，利用其频率-时间双模态特征及深度学习模型，开发一种智能评估和诊断抑郁的算法。实验结果表明，所提出的方法在抑郁诊断分类任务中取得优异性能，为抑郁的评估、筛查和诊断提供了新的视角和方法。
引用
@article{arxiv.2510.22225,
title = {Audio Frequency-Time Dual Domain Evaluation on Depression Diagnosis},
author = {Yu Luo and Nan Huang and Sophie Yu and Hendry Xu and Jerry Wang and Colin Wang and Zhichao Liu and Chen Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.22225},
year = {2025}
}