公开(公告)号：CN118098288A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410506018.2

申请日：2024-04-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙雁飞 ,  周媛媛 ,  亓晋 ,  徐新洲 ,  徐飞易 ,  董振江 ,  孙莹

IPC: G10L25/66 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于自学习标签校正的弱监督语音抑郁症检测方法，属于抑郁症检测技术领域；方法为：收集抑郁症检测数据；建抑郁症检测模型，得到每个样本的预测抑郁概率分布；制定标签校正策略，对训练集数据进行标签校正；采用损失函数对抑郁症检测模型进行训练，得到最终的抑郁症检测模型。本发明通过制定不同的标签校正策略，有效识别并校正训练集的错误标签，减轻数据集中不准确标记对自动抑郁检测模型性能的影响；同时，采用深度学习的方法构建抑郁症检测模型，获取语音信号中更深层次的时空信息，从全局角度更全面地检测音频中的抑郁信号，损失函数在优化网络参数的同时尽可能保留准确的标签，增强了对抑郁症检测的准确性。

公开(公告)号：CN118098288B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410506018.2

申请日：2024-04-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙雁飞 ,  周媛媛 ,  亓晋 ,  徐新洲 ,  徐飞易 ,  董振江 ,  孙莹

IPC: G10L25/66 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种基于自学习标签校正的弱监督语音抑郁症检测方法，属于抑郁症检测技术领域；方法为：收集抑郁症检测数据；建抑郁症检测模型，得到每个样本的预测抑郁概率分布；制定标签校正策略，对训练集数据进行标签校正；采用损失函数对抑郁症检测模型进行训练，得到最终的抑郁症检测模型。本发明通过制定不同的标签校正策略，有效识别并校正训练集的错误标签，减轻数据集中不准确标记对自动抑郁检测模型性能的影响；同时，采用深度学习的方法构建抑郁症检测模型，获取语音信号中更深层次的时空信息，从全局角度更全面地检测音频中的抑郁信号，损失函数在优化网络参数的同时尽可能保留准确的标签，增强了对抑郁症检测的准确性。

公开(公告)号：CN115809480A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211547300.2

申请日：2022-12-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙雁飞 ,  周媛媛 ,  亓晋 ,  董振江 ,  胡筱旋 ,  朱行健

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06Q40/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于区块链技术领域，公开了一种面向细粒度跨链交易数据的隐私保护方法，采取深度学习的方法设计一个可以动态区分交易中的敏感数据和非敏感数据的模型，实时更新数据划分类别，在交易数据中精确提取敏感数据，针对跨链交易时数据易泄露的问题，本发明采用安全性高的RSA算法对交易数据进行加密，从而实现跨链交易数据隐私的细粒度、安全性高保护。