An Exploratory Study on Auxiliary Diagnosis of Depression Based on Speech

抑郁症是一种以抑郁情绪为核心并伴随多种症状的严重心理疾病。找到能够有效反应抑郁症疾病状态的客观指标有利于辅助抑郁症的诊断。作为一种常见易得的行为线索，已有研究表明抑郁被试的语音和抑郁症状存在显著相关，并且语音能够用于区分抑郁症和健康人。但是，通过语音自动检测抑郁症的方法当前还有两个重要问题有待探究：一是语音识别抑郁症的诊断效力问题；二是语音的区分效果是否具备跨情境的稳定性问题。诊断效力问题将通过逐层加深区分难度的方式，利用语音分别区分抑郁症与不同症状相似程度的人群，考察最终可以利用语音区分抑郁和哪种类型的人群。研究中利用机器学习中的分类算法来考察语音特征识别抑郁症的效果，通过分类算法中的如F值等指标评价模型预测结果的好坏。跨情境稳定性问题将通过比较不同实验情境、任务和情绪下的语音的预测结果来探讨语音的区分效果是否具备跨情境的稳定性。 研究一考察语音纳入疾病之能力，旨在利用语音区分抑郁症和非心理疾患，包括3个实验。实验1为重复测量设计，比较了39名健康人、26名双相障碍和46名抑郁患者在不同情绪诱导下的情绪主观体验之间的差异。该实验的结果说明通过自陈提供的情绪信息无法区分抑郁症、双相障碍和健康人。实验2为重复测量设计，收集了58名健康人和45名抑郁患者在不同任务和情绪下的语音用于分类预测。结果显示利用语音区分抑郁症患者和健康人的F值能达到78.2%的中等预测水平，且在不同任务和情绪下的预测结果都达到了中等预测水平。实验3利用语音特征区分759名抑郁患者和996名躯体疾病患者，结果显示语音区分抑郁症和躯体疾患的F值能达到75.6%。研究一的结果表明，语音特征能够有效的用于区分抑郁症患者和健康人、抑郁症患者和躯体疾病患者，且区分效果具备跨情境的稳定性。 研究二考察语音排除疾病之能力，旨在利用语音区分抑郁症和其它心理疾患，包括2个实验。实验4利用语音特征区分抑郁症患者内部的不同子型，结果显示语音区分抑郁症中有无恐惧症的F值能达到75%。实验5为重复测量设计，利用语音特征区分45名抑郁症和17名双相障碍、58名健康人，结果显示：（1）语音区分抑郁症和双相障碍的F值能达到80.9%；（2）语音区分抑郁症、双相障碍和健康人的F值能达60.8%；（2）在不同任务和情绪下，语音的预测结果都达到了中等预测水平。研究二的结果表明，语音特征能够有效的用于区分抑郁症和与其症状相近的其它心理疾病，且区分效果具备跨情境的稳定性。 本文采用栅栏式的研究方式，逐步探索语音区分不同人群的效果，最终发现通过语音能够从抑郁症和双相障碍的混合人群中有效地识别出抑郁症且区分效果具备跨情境的稳定性。未来需要尝试在更大规模的样本上利用语音区分不同的抑郁程度和抑郁的不同子型。</p

Sample optimization based on local features in speech emotion recognition

情感识别在人机交互领域具有广阔前景。由于情感表达在时间上具有一定的持续性，统计特征更能体现不同情绪语音的差异和动态变化，大多数语音情感识别研究都使用全局特征( 如最大值、最小值等) ，并没有充分挖掘局部特征( 如单帧的短时能量、过零率等) 中的信息。提出一种基于局部特征优化的方法，对每个情感语音样本做进一步提纯，通过聚类分析对情感特征相对不显著的帧进行过滤，在此基础上进行统计计算和分类，以提高预测的准确率。实验结果表明，基于优化后的样本进行情感分类，3 个语料库的平均准确率提高5% ～ 17%。进一步的研究发现这种优化方法可能更适合于语音长度较长的情感识别场景。</p

基于局部特征优化的语音情感识别

情感识别在人机交互领域具有广阔前景。由于情感表达在时间上具有一定的持续性，统计特征更能体现不同情绪语音的差异和动态变化，大多数语音情感识别研究都使用全局特征( 如最大值、最小值等) ，并没有充分挖掘局部特征( 如单帧的短时能量、过零率等) 中的信息。提出一种基于局部特征优化的方法，对每个情感语音样本做进一步提纯，通过聚类分析对情感特征相对不显著的帧进行过滤，在此基础上进行统计计算和分类，以提高预测的准确率。实验结果表明，基于优化后的样本进行情感分类，3 个语料库的平均准确率提高5% ～ 17%。进一步的研究发现这种优化方法可能更适合于语音长度较长的情感识别场景

A Study on the Influence of Mi ndfu I ness Training on Well-being in Subjects

为探索正念训练对大学生主观幸福感和心理幸福感的影响,文章采用完全随机前后测设计,使用五因素正念度量表(FFMQ)和综合幸福问卷(MHQ),在训练前、后分别对训练组和对照组被试进行测试。结果表明,8周训练后,训练组的FFMQ、MHQ、主观幸福感和心理幸福感差值虽然均高于对照组,但只有正念水平发生了显著的改变,两类幸福感皆未发生显著的变化;训练组幸福感的一个因子正性情感的差值显著高于对照组。研究显示,正念训练显著地提高了受训者的正性情感。&nbsp;</p

Reform on Psychological Research in Big Data Age

大数据作为一个随信息时代应运而生的概念,近年来得到了各行各业的共同关注,其中也包括心理学。文本从技术的角度介绍了大数据的概念及其技术工具,总结了传统心理学的研究逻辑和研究方法,在此基础之上介绍了心理学研究中的大数据问题以及一些相关的实际应用,总结了大数据对心理学的研究逻辑和研究方法产生的影响。大数据的出现是技术发展的必然产物,心理学作为以外部表现数据为分析对象的学科,理应抓住这样的机遇。对于当前心理学研究的多个层面,大数据技术都能直接起到提高效率、增强效度的作用;同时,如果研究者从心理学研究的目标着手,充分利用现代信息技术,将大数据同心理学问题和心理学研究范式有机结合,则有望拓展心理学研究的领域和思路,促进心理科学体系的进一步发展。</p

Life satisfaction among microblog users： an analysis on linguistic and behavior features

目的通过分析生活满意度高、低水平的微博用户在微博语言和行为上的差异,归纳出可以区分生活满意度高低的微博特征。方法于2012年10月通过新浪微博招募被试,收集被试的人口学资料、生活满意度和微博特征数据。以生活满意度得分的平均数加减前后一个标准差为条件筛选出高低分组,得到325名高分组和303名低分组被试,对2组被试的各个特征进行差异检验。结果生活满意度总均分为(13.6 &plusmn; 9.8)分; 高分组生活满意度为(22.8 &plusmn; 2.7)分,低分组为(3.7 &plusmn; 2.0)分,差异有统计学意义(P &lt; 0.001); 非参数检验中,高分组(M,QR)特定人称代名词(3.92,2.67) 、第一人称代词单数(2.04,1.29) 、第一人称代词复数(0.06,0.00) 、相对词(9.21, 7.55) 、空间词(3.91, 3.07)和金钱词(0.42, 0.00) 6个语言特征的使用频率均高于低分组的(3.55, 2.39) 、(1.91, 1.02) 、(0.00, 0.00) 、(8.71, 7.23) 、(3.59, 2.84) 、(0.28, 0.00),差异有统计学意义(P &lt; 0.05),高分组排除词的使用频率为(1.76, 1.13),低于低分组的(1.98, 1.22),差异有统计学意义(P &lt; 0.05); 行为特征方面,高分组的互粉数与关注数之比(0.42, 0.23) 、互粉数(103, 55) 、粉丝数(463, 309)和认证数(0.00, 0.20)均高于低分组的(0.35, 0.19) 、(86, 46) 、(415, 221) 、(0.00, 0.00),差异有统计学意义(P &lt; 0.05) 。结论不同生活满意度的微博用户在部分微博语言特征和行为特征上存在差异。</p

中国心理学会会议论文集

设机器能够自动感知人的情绪,那么人机交互就会变得更加友好和自然,将对人工智能领域的发展起到重大的推动作用。有研究提出,人的情绪常常可以通过身体上的物理变化反应出来,包括面部的表情,肌张力等。为了实现日常状态下无侵扰的情绪识别,本研究采用了新的研究视角,分别提出了利用可穿戴及体感技术实现用户情绪分类的有效方法。利用步态行为数据预测用户情绪。本文提出利用智能手环客观地记录用户的行为加速度数据,构建情&nbsp;</p

Depression Recognition Method Based on Acoustic Signal Analysis Integrating Attention Mechanism and Bi-LSTM

为有效地通过语音识别抑郁状态,在将语音进行滤波、降采样等预处理后通过短时傅里叶变换成时频图,输入本文提出的DD-AudioNet(一种融合注意力机制与双向长短时记忆网络的卷积神经网络)进行训练,提取神经网络的瓶颈层向量作为深度学习特征,共128个,再加上声学、频域、停顿、Mel频率倒谱系数和色度5类常用特征共计563个,基于特征选择方法Lasso选择了26个.用迁移学习方法CORAL拉近训练集和测试集的特征分布,最后通过逻辑回归、随机森林和XgBoost分别进行分类辨识.实验结果表明,本文通过高维度特征定义与选择,设计的DD-AudioNet提取的深度学习特征可有效提升基于语音的抑郁状态辨识能力.</p

Chinese mood variation analysis based on Sina Weibo

通过网络大数据的方法宏观地分析微博用户在不同季节和时间的情绪变化.以195万微博活跃用户为样本,在每个季节下载一周的微博活跃用户数据,利用&ldquo;中文心理分析系统&rdquo;计算每个季节积极情绪和消极情绪词的词频.结果显示:1)人们的综合情绪的2个高峰分别在中午和晚8点;2)虽然人们在周末的积极情绪与工作日无异,但消极情绪在周末明显低于工作日;3)人们在夏季的积极情绪和消极情绪最高,在秋季的积极情绪和消极情绪最低;4)两种性别的情绪走势一致,但女性较男性有更多情绪表达、更情绪化,更易感.</p

Depression recognition based on speech analysis

抑郁症是世界范围内常见的精神疾病之一,抑郁症患者往往长期伴随情绪低落,如悲伤内疚、低自尊、兴趣丧失、功能减退等,对个人、家庭及社会造成了巨大损失.抑郁症的发病原因复杂,临床诊断存在一定的困难,有必要寻找一种更加便捷、客观、高效的方式来辅助抑郁症的快速识别.语音作为一个相对客观且容易获得的变量,具有其潜在的价值.本研究旨在构建基于语音的抑郁症识别模型,探究语音与抑郁症之间的关系.收集了103名被试(45名抑郁症患者,58名健康人)的语音数据,实验组为临床确诊的抑郁症患者,年龄在23.8~44.6岁之间,控制组为健康人,年龄为20.1~41.7岁.我们采用了3(情绪状态:正性、中性、负性)&times;3(任务类型:语言问答、文本朗读、图片描述)的实验设计,运用机器学习的分类算法&mdash;&mdash;逻辑回归(LR)来构建抑郁识别模型.实验结果表明,语音的抑郁识别精度可以达到82.9%.本文采用机器学习方法,基于语音变量建立有效的抑郁症自动识别模型,为抑郁症的辅助识别提供客观的指标和依据.</p