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

利用机器学习和自然语言处理方法，在社交媒体上提出了一种自动检测抑郁症的方法。该方法采用文本表示的多种类型来检测抑郁症，并通过情感信息进行上下文化描述。该研究分析了分类模型的能量消耗，并建立了分类精度和计算成本之间的权衡。实验表明，提出的上下文化策略可以提高分类精度，并且使用 Transformers 的方法可以将总体 F 分数提高 2％，但能源成本增加一百倍。最后，该工作为未来的节能系统铺平了道路，同时考虑了性能和能源消耗。

Jun, 2023

通过使用基于不同单词嵌入的卷积神经网络和基于用户级语言元数据的分类，本文着眼于利用社交平台上的信息对抑郁症进行早期检测，同时提出了一种略微修改的 ERDE 得分用于衡量早期检测系统，并评估了用于相同领域的大型语料库的新单词嵌入

Apr, 2018

本文介绍了一种基于机器学习的方法，在自动检测抑郁症状方面，使用 3D 面部表情和口语，取得了很好的效果，对于检测重度抑郁症，模型表现出 83.3％敏感性和 82.6％特异性。该技术结合语音识别、计算机视觉和自然语言处理，可用于帮助心理健康患者和从业人员在全球范围内普及低成本的心理健康护理。

Nov, 2018

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

通过主题建模的方法，我们提出了一种上下文感知分析录音的方法，用于预测变态抑郁症的水平，该方法在 AVEC 挑战赛中的所有指标上优于基线。

Mar, 2018

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

使用大型语言模型（LLMs）综合多传感器数据生成临床有用的洞察力，首次展示使用 LLMs 进行二元抑郁症分类的准确性超过了现有技术，而且还强调了人工智能与医生领域专业知识和患者背景相结合的人工智能协同方法在临床决策支持方面的价值。

Nov, 2023

本文研究了利用移动电话数据进行抑郁症预测的方法，并提出了使用 LSTM 网络进行建模的解决方案，实验结果表明该预测任务的准确率与抑郁症诊断任务相当，精度可达 77.0％。

May, 2022

抑郁症将语音特征之间的相关性改变，并表明利用这种洞察可以提高基于 SVM 和 LSTM 的抑郁症检测器的训练速度和性能。

Jul, 2023