Семинар "Artificial intelligence to identify depression from audio information"

29 мая в Научно-учебной лаборатории Методов искусственного интеллекта для когнитивных наук прошёл научный семинар на тему "Artificial intelligence to identify depression from audio information"

Докладчиком выступила Казачкова Анна (студентка магистратуры НИУ ВШЭ) под руководством Шалилеха Соруша (кандидат технических наук, заведующй лабораторией).

Аннотация работы:
Депрессия — широко распространенное психическое расстройство, которое может значительно ухудшить качество жизни. Автоматическое обнаружение депрессии может стать доступным и надежным диагностическим инструментом, решающим текущие проблемы в области психических расстройств. Цель этой статьи — изучить, насколько точно можно предсказать депрессию на основе данного набора данных и какие модели и представления данных являются наиболее устойчивыми. Исследование сосредоточено на таких формулировках проблем, как бинарная классификация и обнаружение аномалий. Используемые модели включали сверточные нейронные сети и преобразователь, и они либо обучались только на нашем наборе данных, либо использовались в виде предварительно обученных экземпляров классификации изображений. Кроме того, был рассчитан эталон классических алгоритмов машинного обучения для функций Женевского минималистичного набора акустических параметров. В целом мы получили лучшее среднее значение ROC-AUC в тесте, равное 0,72, по сравнению с эталонным значением 0,55. Этот лучший результат был достигнут благодаря тонкой настройке архитектуры InceptionV3 по алгоритму оптимизации «один плюс эпсилон».

Материалы семинара: Презентация с семинара (PDF, 1.60 Мб)