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公开(公告)号：CN117918844A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410220875.6
申请日：2024-02-28
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明涉及一种基于音频和脑电信号综合训练模型的抑郁症检测方法，其具体实施步骤包括：收集抑郁症患者音频和EEG信号建立互补数据库便于提取特征、分类训练和参数优化；预处理双数据库，从而得到音频频谱和EEG频谱图，方法采用带通滤波器、SG滤波、卷积滑动平均滤波以及傅里叶变换；频谱特征编码；利用A/P、PCA方法进行特征提取；利用融合单元连接不同数据源所提取特征；基于长短期记忆网络LSTM进行机器学习；基于训练好的模型，对测试者音频和EEG频谱图进行分析，得到抑郁症的相应分析结果；根据结果优化参数，再输出最终测试结果。通过音频和EEG信息进行互补，根据综合信息来判断被测人员是否患有抑郁症；保证了抑郁症识别的有效性和准确性。
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