基于注意力机制的音频特征融合网络用于抑郁症检测

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用提出的 Attention-Based Acoustic Feature Fusion Network (ABAFnet)，结合多种不同的声学特征，以及通过权重调整模块对特征进行合成，提高抑郁症的检测和亚型分类的性能。

本研究使用子注意力机制和卷积双向LSTM对多模式数据中的抑郁症进行自动识别，并在公共数据集上进行了实验。结果显示该模型在抑郁症检测方面准确度为0.89，F1分数为0.70，在抑郁症严重性评估方面平均绝对误差为4.92。相较于以往模型，在融合多模态数据方面表现更优异，并且可通过端到端学习方法减少预处理步骤。

准确度 卷积双向LSTM 子注意力机制 抑郁症 融合多模态数据
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