【摘 要】
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目的 提出一种基于语音特征的机器学习诊断新方法，以实现抑郁症的临床智能诊断。方法选择抑郁症患者与正常人群的语音信号作为信号源，语音信号特征采取短期特征与长期特征相结合的方法，将短期特征离散化后，分别通过独立组合和共同出现的方法生成组合特征，并结合随机森林算法和极度梯度提升算法进行分类与评估。结果 组合特征作为分类特征相较于短期特征、长期特征以及深度学习的方法在F1分数上绝对提高21%、14%、14
【基金项目】
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国家自然基金（81601586）； 中央高校基本科研业务费专项资金（CZZ21007）资助；
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目的 提出一种基于语音特征的机器学习诊断新方法，以实现抑郁症的临床智能诊断。方法选择抑郁症患者与正常人群的语音信号作为信号源，语音信号特征采取短期特征与长期特征相结合的方法，将短期特征离散化后，分别通过独立组合和共同出现的方法生成组合特征，并结合随机森林算法和极度梯度提升算法进行分类与评估。结果 组合特征作为分类特征相较于短期特征、长期特征以及深度学习的方法在F1分数上绝对提高21%、14%、14%，非抑郁类的敏感度上绝对提高36%、29%、7%。结论 特征组合方法能够根据语音片段对抑郁程度进行很好的分类。
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