مطالعه ای بر ارزیابی تاثیر رویکرد تشخیص فعالیت صدا (VAD) بر تشخیص عواطف گفتاری کودکان اوتیستیک

Publish Year: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 17

This Paper With 13 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IOCVJ-5-4_016

تاریخ نمایه سازی: 11 تیر 1403

Abstract:

زمینه و هدف: طیف اوتیسم، اختلالی نورولوژیک است که خودش را در سال های اولیه رشد کودک نمایان می کند. افراد مبتلا به اوتیسم با چالش هایی در زمینه تنظیم احساسات مواجه هستند و حالات عاطفی خود را به روش های مختلف بیان می کنند. پژوهش فعلی یک سیستم تشخیص فعالیت صوتی (VAD) را ارائه می کند که با صداهای کودکان اوتیستیک سازگار شده است. روش پژوهش: سیستم VAD ارائه شده یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) با سلول های حافظه کوتاه مدت (LSTM) است. داده ها شامل ۲۵ کودک اوتیستیک انگلیسی زبان است که یک فعالیت آموزشی ساختار یافته را انجام می دهند.یافته ها: آزمایش های ما نشان می دهد که سیستم VAD کودک عملکرد کمتری نسبت به سیستم VAD عمومی ما دارد که تحت شرایط یکسان آموزش داده شده است، زیرا منحنی مشخصه عملکرد سیستم (ROC) را تحت معیارهای منحنی (ROC-AUC) به ترتیب ۰.۶۶۲ و ۰.۸۵۰ به دست می آوریم. نتایج SER عملکردهای متفاوتی را در بین ظرفیت و برانگیختگی، بسته به سیستم VAD مورد استفاده با حداکثر ضریب همبستگی تطابق (CCC) ۰.۲۶۳ و حداقل ریشه میانگین مربعات خطا ۰.۱۰۷ نشان می دهد. نتیجه گیری: اگرچه عملکرد مدل های SER به طور کلی پایین است، سیستم VAD کودک می تواند به نتایج کمی بهبود یافته در مقایسه با سایر سیستم های VAD و به ویژه تراز مبنا بدون VAD (VAD-less baseline) منجر شود، که از اهمیت فرضی سیستم های VAD کودک در زمینه مورد بحث حمایت می کند.

Authors

سید مهدی حسینی

کارشناس ارشد علوم کامپیوتر، گرایش محاسبات علمی، گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه مازندران، بابلسر، مازندران، ایران

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Harár P, Burget R, Dutta MK. “Speech emotion recognition with ...
  • Alghifari MF, Gunawan TS, Qadri SA, Kartiwi M, Janin Z. ...
  • Akçay MB, Oğuz K. Speech emotion recognition: emotional models, databases, ...
  • Baird A, Amiriparian S, Cummins N, Alcorn AM, Batliner A, ...
  • American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders ...
  • Kopp S, Beckung E, Gillberg C. Developmental coordination disorder and ...
  • Lord C, Elsabbagh M, Baird G, Veenstra-Vanderweele J. Autism spectrum ...
  • Hudson CC, Hall L, Harkness KL. Prevalence of depressive disorders ...
  • Zaboski BA, Storch EA. Comorbid autism spectrum disorder and anxiety ...
  • Schuller B, Steidl S, Batliner A, Vinciarelli A, Scherer K, ...
  • Nahar R, Kai A. “Effect of data augmentation on dnn-based ...
  • Amiriparian S, Baird A, Julka S, Alcorn A, Ottl S, ...
  • Schadenberg BR, Reidsma D, Evers V, Davison DP, Li JJ, ...
  • Schuller BW. Speech emotion recognition: two decades in a nutshell, ...
  • Shen J, Ainger E, Alcorn A, Dimitrijevic SB, Baird A, ...
  • Howlin P, Baron-Cohen S, Hadwin J. Teaching Children With Autism ...
  • Ringeval F, Schuller B, Valstar M, Cummins N, Cowie R, ...
  • Ringeval F, Schuller B, Valstar M, Gratch J, Cowie R, ...
  • Salishev S, Barabanov A, Kocharov D, Skrelin P, Moiseev M. ...
  • Eyben F, Scherer KR, Schuller BW, Sundberg J, André E, ...
  • Hagerer G, Pandit V, Eyben F, Schuller B. “Enhancing lstm ...
  • Eyben F, Wöllmer M, Schuller B. “Opensmile: the munich versatile ...
  • Stappen L, Baird A, Rizos G, Tzirakis P, Du X, ...
  • Van Rossum G, Drake FL. Python ۳ Reference Manual. (Scotts ...
  • Abadi M, Agarwal A, Barham P, Brevdo E, Chen Z, ...
  • Lin L. A concordance correlation coefficient to evaluate reproducibility. Biometrics ...
  • نمایش کامل مراجع