تفاصيل الوثيقة نوع الوثيقة : رسالة جامعية  عنوان الوثيقة : الكشف عن الاكتئاب في الكلام العربي باستخدام التعرف على لغة الكلام Detecting Depression in Arabic Speech using Speech Language Recognition   الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات  لغة الوثيقة : العربية  المستخلص : الاكتئاب هو أحد أكثر الأمراض العقلية شيوعًا. التقييمات غير الدقيقة والتشخيص الخاطئ للمرض أمر شائع جدًا لمثل هذه الاضطرابات العقلية. استجابة لمسألة التقييم غير الدقيق والتشخيص الخاطئ للاكتئاب، تناقش هذه الرسالة استخدام التعرف على الكلام واللغة لتحسين اكتشاف الاكتئاب في اللغة العربية. في هذه الرسالة، نستخرج ميزات الكلام بعد جمع البيانات. يمكن الحصول على ميزات الكلام هذه من كل من السمات اللغوية (الكلمات المنطوقة) وشبه اللغوية (الإشارات الصوتية)، والتي نركز عليها في هذه الرسالة. يتم تصنيف المشاركين إلى مجموعتين: مجموعة مكتئبة سريريًا وغير مكتئبة. للقيام بذلك، نبدأ بتسجيل الاصوات عن طريق المقابلات للمجموعتين المختارتين. ثم نقوم باستخراج الميزات شبه اللغوية باستخدام معاملات ميل تردد معاملات سيبسترال التي تعمل بشكل جيد مع البيانات الصوتية ونتيجة لنموذج الشبكة العصبية التلافيفية، وصلت دقة الاختبار إلى 98٪ والتي يمكن اعتبارها فعالة في الكشف عن الاكتئاب في الكلام الصوتي. علاوة على ذلك، تم استخراج البيانات النصية أيضًا من خلال تقنيات التعلم الآلي باستخدام أكياس الكلمات ومصطلح تردد المستند المعكوس للتردد. تضمنت الخوارزميات المستخدمة في التنبؤ بوجود الاكتئاب في البيانات النصية (الكلام) دعم آلة المتجهات، ناييف بايز ، وشجرة القرار، والغابة العشوائية ، وأسفرت عن مستويات متفاوتة من الدقة حيث حصلت الغالبية على درجات أعلى من 50٪. تظهر نتائج الدراسة إمكانات كبيرة في استخدام التعرف على الكلام واللغة في اكتشاف الاكتئاب باستخدام البيانات الصوتية والنصية. وبالتالي، هناك حاجة لمؤسسات الصحة العقلية لتضمين تقنيات التعرف على الكلام في اكتشاف الاكتئاب بين عملائها لتشخيص مشاكل الصحة العقلية بشكل فعال  المشرف : د. سلمى الحاج  نوع الرسالة : رسالة ماجستير  سنة النشر : 1444 هـ 2023 م  المشرف المشارك : د. صلحي الفقيه  تاريخ الاضافة على الموقع : Tuesday, September 12, 2023  الباحثون اسم الباحث (عربي) اسم الباحث (انجليزي) نوع الباحث المرتبة العلمية البريد الالكتروني زينب خليفه الشريف Alsharif, Zainab Khalifha باحث ماجستير   الملفات اسم الملف النوع الوصف  49305.pdf pdf   الرجوع إلى صفحة الأبحاث