UNAMAUNAMA
Jurnal PROCESSORJurnal PROCESSORPenyakit depresi menjadi permasalahan penting saat ini, karena ada peningkatan secara global penderita depresi. Faktor depresi banyak dan kompleks, dapat menjangkau semua kalangan baik anak-anak hingga lansia. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pola depresi dan sehat berdasarkan ekstraksi fitur suara. Metode ekstraksi fitur yang digunakan Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Ketiga model yang digunakan untuk mengukur performa dan evaluasi yaitu Naïve Bayes (NB), Decision Tree (DT), dan Random Forest (RD). Dataset yang digunakan EATD-Corpus berisi 162 rekaman mahasiswa Universitas Tongji Tiongkok. Hasil penelitian menunjukkan pola depresi dan sehat berhasil nampak dengan parameter MFCC yaitu 25 ukuran masing-masing frame, 10 jarak antar frame, alpha 0,97 sebagai nilai koefisien pre-emphasis, 40 jumlah maksimum koefisien mel filterbank, dan 12 jumlah cepstral coefficients. Klasifikasi thresholds diperoleh dua kelas yaitu sehat thresholds 53,00 dan depresi diatas ≥ 53,00 menggunakan Self-rating Depression Scale. Performa model, akurasi terbaik dicapai RF 0,8481. Pada kelas sehat, presisi dicapai DT 0,8814, recall dan F1-score dicapai RF masing-masing sebesar 0,9706, dan 0,9167. Pada kelas depresi, presisi dicapai RF nilai 0,3333, recall dan F1-score dicapai NB masing-masing sebesar 0,3636, dan 0,2581.
Hasil penelitian menunjukkan pola depresi berhasil terlihat menggunakan parameter MFCC yaitu 25 ukuran masing-masing frame, 10 jarak antar frame, alpha 0,97 sebagai nilai koefisien pre-emphasis, 40 jumlah maksimum koefisien mel filterbank, dan 12 jumlah cepstral coefficients.Klasifikasi thresholds dapat diperoleh dua kelas yaitu sehat dengan thresholds 53,00 dan depresi diatas ≥ 53,00 menggunakan Self-rating Depression Scale.Secara visual, grafik yang dihasilkan mengindikasikan ada perbedaan karakteristik suara antara orang depresi dan sehat.Suara orang depresi cenderung memiliki pola yang lebih datar dan stabil, sedangkan suara sehat lebih berfluktuasi dan kaya secara spektral.
Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan. Pertama, perlu dilakukan pengembangan dataset yang lebih besar dan beragam, mencakup berbagai aksen, bahasa, dan demografi untuk meningkatkan generalisasi model. Kedua, eksplorasi metode deep learning yang lebih canggih, seperti recurrent neural networks (RNN) atau transformers, dapat meningkatkan akurasi deteksi depresi dengan memanfaatkan konteks temporal dalam data suara. Ketiga, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model yang mampu mengidentifikasi tingkat keparahan depresi berdasarkan fitur suara, sehingga dapat memberikan informasi yang lebih rinci untuk diagnosis dan penanganan.
- ISCA Archive - Glottal Source Features for Automatic Speech-Based Depression Assessment. isca archive... doi.org/10.21437/Interspeech.2017-1251ISCA Archive Glottal Source Features for Automatic Speech Based Depression Assessment isca archive doi 10 21437 Interspeech 2017 1251
- JMIR mHealth and uHealth - Depression Prediction by Using Ecological Momentary Assessment, Actiwatch... doi.org/10.2196/14149JMIR mHealth and uHealth Depression Prediction by Using Ecological Momentary Assessment Actiwatch doi 10 2196 14149
- Voice-Based Depression Pattern Recognition Using Mel-Frequency Cepstral Coefficients Feature Extraction... ejournal.unama.ac.id/index.php/processor/article/view/2513Voice Based Depression Pattern Recognition Using Mel Frequency Cepstral Coefficients Feature Extraction ejournal unama ac index php processor article view 2513
| File size | 883.42 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
UNRAMUNRAM Kondisi ini dapat menyebabkan proses diagnosis berjalan lebih lambat dan membuat pelayanan kesehatan kurang optimal. Peluang penggunaan AI di bidang kesehatanKondisi ini dapat menyebabkan proses diagnosis berjalan lebih lambat dan membuat pelayanan kesehatan kurang optimal. Peluang penggunaan AI di bidang kesehatan
UBMUBM Augmentasi data terbukti menjadi faktor kunci yang secara drastis meningkatkan akurasi model dari 69. Proses optimasi hyperparameter menggunakan PSO terbuktiAugmentasi data terbukti menjadi faktor kunci yang secara drastis meningkatkan akurasi model dari 69. Proses optimasi hyperparameter menggunakan PSO terbukti
UBMUBM Penerapan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 sangat efektif untuk deteksi penyakit pada daun tanaman merica. FaktaPenerapan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 sangat efektif untuk deteksi penyakit pada daun tanaman merica. Fakta
UBMUBM Chatbot dapat menjawab berbagai pertanyaan seperti jumlah mahasiswa, nilai tertinggi, hingga rata-rata kehadiran. Kesimpulannya, integrasi Natural LanguageChatbot dapat menjawab berbagai pertanyaan seperti jumlah mahasiswa, nilai tertinggi, hingga rata-rata kehadiran. Kesimpulannya, integrasi Natural Language
BUMIGORABUMIGORA Magnet AXIOM tidak mendapatkan bukti digital Signal Messenger dari perangkat smartphone pelaku. Namun, MOBILedit Forensic berhasil mendapatkan informasiMagnet AXIOM tidak mendapatkan bukti digital Signal Messenger dari perangkat smartphone pelaku. Namun, MOBILedit Forensic berhasil mendapatkan informasi
POLITEKNIK KEBUMENPOLITEKNIK KEBUMEN Kebijakan Energi Nasional (KEN) menargetkan Indonesia pada tahun 2025 dapat menggunakan sumber energi terbarukan sebesar 23% dari kebutuhan energinya.Kebijakan Energi Nasional (KEN) menargetkan Indonesia pada tahun 2025 dapat menggunakan sumber energi terbarukan sebesar 23% dari kebutuhan energinya.
UMBJMUMBJM Peninjauan skoping ini mengonfirmasi bahwa deteksi dan manajemen depresi pasca melahirkan memerlukan pendekatan multidimensional adaptif yang sesuai denganPeninjauan skoping ini mengonfirmasi bahwa deteksi dan manajemen depresi pasca melahirkan memerlukan pendekatan multidimensional adaptif yang sesuai dengan
DCCKOTABUMIDCCKOTABUMI Pada penelitian ini untuk menentukan status gizi balita menggunakan data langsung yakni dengan data antropometri yang terdiri dari data umur, berat badanPada penelitian ini untuk menentukan status gizi balita menggunakan data langsung yakni dengan data antropometri yang terdiri dari data umur, berat badan
Useful /
IPM2KPEIPM2KPE Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan Augmented Reality (AR) dalam teknousaha guna meningkatkan pengalaman konsumen di era digital. HasilPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan Augmented Reality (AR) dalam teknousaha guna meningkatkan pengalaman konsumen di era digital. Hasil
POLITEKNIKYAKPERMASPOLITEKNIKYAKPERMAS Kesimpulan hasil penelitian ini menunjukkan terdapat hubungan antara kelelahan kerja dengan kinerja perawat di Instalasi Rawat Inap RSU Pancaran KasihKesimpulan hasil penelitian ini menunjukkan terdapat hubungan antara kelelahan kerja dengan kinerja perawat di Instalasi Rawat Inap RSU Pancaran Kasih
POLITEKNIK KEBUMENPOLITEKNIK KEBUMEN Pengujian informasi dilakukan dalam konsentrasi ini pada penggunaan strategi Partial Least Square (PLS) menggunakan format program WarpPLS 7. Hasil penelitianPengujian informasi dilakukan dalam konsentrasi ini pada penggunaan strategi Partial Least Square (PLS) menggunakan format program WarpPLS 7. Hasil penelitian
BDKJAKARTABDKJAKARTA Selain itu, pelatihan teknis untuk menunjang soft skill menjadi strategi praktis yang tidak dapat dikesampingkan. Pengawasan dan evaluasi serta kolaborasiSelain itu, pelatihan teknis untuk menunjang soft skill menjadi strategi praktis yang tidak dapat dikesampingkan. Pengawasan dan evaluasi serta kolaborasi