通过分析检查者 - 患者对话，本研究提供一种综合方法，用于识别独特的语音模式，并利用机器学习在自闭症谱系障碍 (ASD) 的诊断过程中支持早期检测和个性化治疗规划。

May, 2024

本文探索使用社交媒体数据预测多种心理健康状况的自动化检测方法，根据诸如句法复杂性、词汇复杂性和多样性、情感等语言特征，基于混合和集成模型的比较后发现多分类模型在自动化心理健康检测研究中更加准确有效。

Dec, 2022

通过语音信号图形转换和自然语言处理相结合，可以提高语音信号图形低级特征和文本低级特征分类和学习的融合，从而增强抑郁症等心理障碍的检测，特别是在疫情后期，随着语音启用设备，如智能手机的普及。

May, 2022

通过对不同交互场景中的语音信号进行研究，包括精神科面谈、聊天机器人对话和文字朗读，本研究探究了语音信号在基于人工智能的抑郁症筛查中的实用性。利用从每个参与者的分割录音中提取的声学和深度语音特征，使用神经网络或支持向量机进行分类，并通过聚合的音频片段结果确定最终评估。分析结果表明，语音在抑郁症筛查中是一个关键的标志物，人机交互的效果与临床面谈相匹配，甚至优于阅读任务。片段时长和数量对模型性能有显著影响，而深度语音特征在表现上明显优于传统声学特征。

Jun, 2024

通过分析来自生物医学、心理学和自然语言处理领域的研究，我们寻找能够指示自闭症的语言、韵律和声学线索。此调查涵盖了自闭症的定义、可能影响正确诊断的共病疾病，以及诸如语言流畅性、韵律特征、不流畅性和说话速度等观察结果。我们还介绍了基于词汇的方法，并描述了对音频数据和文本的机器学习和基于转换器的方法。最后，我们得出结论，目前已有大量研究，但女性患者的研究仍然非常有限，而且大多数自然语言处理研究侧重于传统的机器学习方法，而非在这一领域有潜力的转换器。另外，我们未能找到将音频和文本特征结合起来的研究。

Feb, 2024

利用不同机器学习算法研究自闭症的诊断方法，发现了最重要的特征并自动化了诊断过程，同时采用流行的聚类算法对数据集进行了进一步分析，得出了最佳聚类模型。

Sep, 2023

声音障碍是显著影响患者生活质量的病理状态。然而，由于病理性声音数据短缺以及用于诊断的录音类型的多样性，对这些病理状态的非侵入性自动诊断仍未得到充分探索。本文提出了一种新颖的解决方案，直接采用在原始声音信号上工作的变压器，并通过合成数据生成和数据增强来解决数据短缺的问题。此外，我们同时考虑了多种录音类型，如句子朗读和持续元音发音，通过采用多模态专家集合来对不同数据类型上的预测进行对齐。在公共和私有数据集上获得的实验结果显示了我们解决方案在障碍检测和分类任务中的有效性，并在现有方法上有了很大的改进。

Jun, 2024

利用人工智能（AI）诊断自闭症谱系障碍（ASD）的研究表明了其对 ASD 诊断尤其是儿童的早期发现的重要性，使用深度学习和机器学习从社交媒体的文本输入中检测 ASD，达到了 88% 的高准确率。

Mar, 2024

本文利用多模态方法，结合语音和文本特征，提出了自动检测阿尔茨海默病的分类框架，并发现语言特征对于阿尔茨海默病的分类比声学特征更为重要，能够提高分类准确率。

May, 2020

提出了一种基于多模态语音和文本表达的关注机制用于预测抑郁症，使用 DAIC-WOZ 数据集训练所提出的模型，分别在音频、文本和多模态情况下进行了实验，并取得了较好的预测效果。

Feb, 2022