基于有监督深度循环系统的语音情感识别用于心理健康监测
音频与语音处理
2022-10-28 v3 人机交互
机器学习
声音
摘要
理解人类行为并监测心理健康对于维护社区与社会安全至关重要。由于在 COVID-19 大流行期间因心理健康失控导致精神健康问题增加，早期识别心理疾患十分关键。如今，智能虚拟个人助理（IVA）的全球使用量上升。个人通过语音控制这些设备以满足请求并获取不同服务。本文提出一种基于门控循环神经网络与卷积神经网络的新型深度学习模型，从语音中理解人类情感，以改进其 IVA 服务并监测心理健康。
引用
@article{arxiv.2208.12812,
title = {Speech Emotion Recognition using Supervised Deep Recurrent System for Mental Health Monitoring},
author = {Nelly Elsayed and Zag ElSayed and Navid Asadizanjani and Murat Ozer and Ahmed Abdelgawad and Magdy Bayoumi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.12812},
year = {2022}
}
备注
6 pages, 5 figures, 3 tables, accepted in the IEEE WFIoT2022