一种基于特征解耦的可解释抑郁识别方法及系统

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一种基于特征解耦的可解释抑郁识别方法及系统
申请号:CN202510937327
申请日期:2025-07-08
公开号:CN120837102A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及音频信号识别技术领域,尤其涉及一种基于特征解耦的可解释抑郁识别方法及系统,包括:获取当前播放音频的音频特征信息与待识别者的脑电响应信息,并基于音频特征信息和脑电响应信息得到综合特征;基于领域对抗神经网络机制和特征解耦机制构建特征增强领域对抗网络模型;基于特征增强领域对抗网络模型依次进行特征提取、领域对抗和自适应、抑郁状态分类和特征正交性约束;采用梯度下降法对特征增强领域对抗网络模型进行优化,基于优化后的特征增强领域对抗网络模型对待识别者进行抑郁识别。本发明实现了有效的特征解耦,提高了抑郁症识别的准确性和鲁棒性。
技术关键词
对抗网络模型 音频特征信息 识别方法 解耦机制 音频信号识别技术 表达式 电信号 分类器 抑郁识别系统 特征提取模块 梅尔倒谱系数 识别算法 包络 时间差 数据获取模块 频段