Thesis supervisor: Klára Vicsi
Location of studies (in Hungarian): Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Abbreviation of location of studies: TMIT
Description of the research topic:
Normális esetben a beszélő által "elképzelt" hangsorozat, a megfogalmazott mondat, minden probléma nélkül képződik a szükséges szervek segítségével. Hogyha azonban a hang kialakításában résztvevő szervekben, vagy az agy által kiadott parancsban valamilyen hiba van, akkor a produktum nem lesz az elvártaknak megfelelő, és ez az akusztikai paraméterekben is tükröződik. Az ilyen esetekben valamilyen betegségre kell gyanakodnunk.
Az egyes pszichés betegségek, például depresszió, hatással vannak a beszéd képzésére, annak akusztikai megjelenéséből kimutathatóak.
Első lépésként fel kell építeni egy adatbázist, melyben megfelelően nagyszámú minta található depressziós betegségben szenvedő, különböző stádiumaiban lévő páciensektől. Ezen adatbázis segítségével aztán lehetőséget kapunk arra, hogy a megfelelő paramétereket megtaláljuk, melyek segítségével különböző megállapításokat tudunk tenni a depresszió kialakulására, annak súlyosságára.
A PhD dolgozat célja a depressziós betegségben szenvedő ember hangja alapján a depresszió automatikus felismerése, továbbá a beszéd akusztikai-fonetikai paramétereinek mérésével, statisztikai elemzésével, osztályozásával egy olyan automatikus besorolási eljárás kidolgozása, amely közelíti a tapasztalt ideggyógyászok szubjektív súlyossági skálabesorolását.
Elvégzendő feladatok:
1. A témába vágó irodalom áttekintése
2. Depressziós adatbázisgyűjtés, kevésbé súlyos, súlyos és nagyon súlyos esetek kiegyensúlyozott reprezentálásával
- Klinikai esetek gyűjtése
- Segélykérő telefonhívások adatbázisszerű feldolgozása
3. A depressziós beszéd akusztikai-fonetikai paramétereinek statisztikai vizsgálata az adatbázisok feldolgozásával
- szegmentális szintű feldolgozás
- szupraszegmentális szintű feldolgozás
4. A depressziós állapot detektálási lehetőségeinek vizsgálata, kizárólag beszéd alapján - klinikai környezetben
- telefonos segélyhívások esetén
- különböző osztályozási technikák alkalmazása, tesztelése
5. A BDI (Beck Depression Inventory) szubjektív skála, és az akusztikai-fonetikai paraméterek összekapcsolási lehetőségeinek vizsgálata, super vector regression módszerrrel.
Further requirements: Speciális elvárások: beszédjel feldolgozásában való jártasság.
Number of students who can be accepted: 1
Deadline for application: 2013-05-31
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
