关于E_DAIC数据集的说明

最新推荐文章于 2024-12-19 23:00:00 发布
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分类专栏： Python# NLP Python 文章标签： python nlp 开发语言 人工智能
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很多介绍E_DAIC和DAIC数据集的文章都较为简单。因为本人在研究中使用了该数据集，所以在此对该数据集做一些说明。

数据集：E_DAIC、DAIC

E_DAIC和DAIC都是同一组作者的成果，通常用于心理疾病等研究问题。数据集提供了多种模态的数据，但是其实音频有原始数据，视频的数据是作者给定的提取后的特征。前者被AVEC2019作为数据集。

申请数据集

DAIC-WOZ DatabaseThis database contains clinical interviews designed to support the diagnosis of psychological distress conditions such as anxiety, depression, and post-traumatic stress disorder.icon-default.png?t=N7T8https://dcapswoz.ict.usc.edu/

使用教育邮箱申请，填写准确且有效的个人信息，申请大概需要等一周时间，我是2024-3-20申请，2024-3-27收到回复

最低0.47元/天 解锁文章
DIAC-WOZ数据集（二）---Visual signals
weixin_40258368的博客
06-08 955
** 视觉信号： ** Visual signals from the face-to-face data show that several features can serve as indicators of depression, anxiety, and PTSD (Scherer et al., 2013b; Scherer et al., 2014). Specifically, these forms of psychological distress are predicted by a m
DAICWOZ数据集官方文档翻译
qq_25394673的博客
03-15 2849
DAIC_WOZ数据集官方文档翻译前言DAIC-WOZ Depression Database数据说明Auido File有问题可以一起讨论 前言 本人是做语音抑郁分析的新手，DAIC_WOZ数据集是刚刚接触到，在网上搜了一下官方文档的翻译，基本上都是机翻，非常影响阅读，所以自己手动翻译了一下，因为本人是做音频方面，所以暂时只翻译了官方文档上音频文件相关的部分，翻译的不合理的地方，还请大家在评论里指出。 DAIC-WOZ Depression Database 此数据库是一个大型语料库的一部分，疾病分析访谈
【抑郁检测数据集】: AVEC2013、AVEC2014、AVEC2017（DAIC-WOZ）、AVEC2019（E-DAIC）、EATD、CMDC下载方式
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DAIC-WOZ Depression Database/DAICWOZ数据集
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此数据库是一个大型语料库的一部分，疾病分析访谈语料库（DAIC，the Distress Analysis Interview Corpus），其中包括临床访谈，旨在支持诊断心理困扰状况，如焦虑、抑郁和创伤后应激障碍。收集这些访谈是为了创建一个用于确定精神疾病的语言和非语言指标的计算机代理。收集的数据包括录音、录像和广泛的问卷答复；这部分语料库包括The Wizard of Oz访谈（《The Wizard of Oz》：绿野仙踪），由一位名叫Ellie的动画虚拟面试官主持，Ellie由另一个房间的面试官控制，数据已被转录和注释以用于各种文本和非文本特征。
【抑郁数据集】DAIC-WOZ和E-DAIC（Extended-DAIC）
Nirvana_xian的博客
12-12 9135
（E-DAIC）（DeVault等人，2014）是WOZ-DAIC（Gratch等人，2014）的扩展版本，其中包含半临床访谈，旨在支持对焦虑、抑郁和创伤后应激障碍等心理痛苦状况的诊断。：此文件包含参与者ID ，PHQ8（Kroenke等人，20009）二进制标签（PHQ8分数> = 10），PHQ8分数和参与者性别，并对每个正式训练分割的PHQ8问卷的问题。在清音的情况下，即VUV = 0，人声褶皱没有振动，因此值例如F0，NAQ，QOQ，不应使用H1H2，PSP，MDQ，peakSlope和Rd。
AVEC2014 E-DAIC数据集
fire1996919的博客
04-25 455
我有AVEC2014和 E-DAIC数据集，谁有AVEC2013的数据集，可交换。
DAIC-WOZ数据集
weixin_40258368的博客
06-03 1万+
该数据库是更大的语料库（遇险分析访谈语料库（DAIC））的一部分（Gratch等2014年），其中包含旨在支持诊断心理困扰的临床访谈焦虑，抑郁和创伤后应激障碍等疾病。 这些采访是收集作为更大的努力的一部分，以创建一个可以采访人并识别人的计算机代理精神疾病的言语和非言语指标（DeVault等，2014）。 收集的数据包括音频和录像和广泛的问卷答复； 语料库的这一部分包括“绿野仙踪”采访，该采访由动画化的虚拟采访者Ellie进行，由人控制 面试官在另一个房间里。 数据已被转录和标注为多种语言和非语言特征。 数据
深度学习下的DAIC-WOZ数据集及其在心理疾病诊断中的应用
资源摘要信息:"DAIC-WOZ Depression Database/DAICWOZ数据集" DAIC-WOZ数据集是一项专门用于分析和诊断心理困扰状况的数据资源，如焦虑、抑郁和创伤后应激障碍（PTSD）。这个数据集源自疾病分析访谈语料库（DAIC）...
DAIC-WO2数据集
最新发布
01-04
### 关于DAIC-WOZ数据集 #### 数据集概述 DAIC-WOZ数据集是一个用于抑郁症自动评估的研究资源，包含了音频文件以及相应的元数据。此数据集旨在支持对话系统的开发和测试，特别是那些专注于心理健康的应用程序[^2]。...
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AVEC2014数据集下载，AVEC 2014数据集是一个针对音频、视频和音视频情感分析的基准测试集，也涵盖了抑郁症的自动估计。该数据集包含一些任务特定的人机交互场景，被认为是非典型的自然行为反应，并且符合现实世界中可能会遇到的种类。数据集中的音频和视频数据都是通过Webcam和麦克风记录的，并为每个场景提供了有关主观情绪状态的注释。该数据集的目标是使参与者能够进行连续时间、连续值的情感识别，包括3D维度情感：价值、唤起和支配力，以及抑郁量表II上的自我报告。
AVEC2018:第八届视听情感挑战赛（AVEC 2018）的基线脚本
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视听情感挑战赛（AVEC）2018 第八届音频/视觉情感挑战赛的基准脚本。 extract_features /： 从音频/视频记录中提取音频/视频功能的基准脚本（Python 2）； 主要功能： extract_audio_features.py：使用openSMILE（ ）随时间提取声学特征（eGeMAPS LLD或MFCC +增量+加速度）。 extract_video_features.py：使用openFace（ ）为所有视频文件提取视觉特征（FAU可能性）。 generate_xbow.py：使用openXBOW（ ）从音频或视觉描述符生成词袋表示。 有关设置和信息，请参见文件夹中的readme.md。 scripts_BDS /： 双相情感障碍子挑战（BDS）的基线脚本（Matlab）； 主要功能： main.m：重现所有基线识别结果。 config.
语音情感数据库.7z
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东方佑
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语音情感数据集 1、SWEA ， 2017年发布， 这个数据集是AVEC情感竞赛2017~2019的数据集 ， 总时长44h，  自发性情感数据集（即录音的时候不指定情感，由录音人自由发挥）各种语言都有 数据集介绍参考文献 官网下载网址   2、RECOLA    2013， 这个数据集是AVEC情感竞赛2015、2016的数据集    9.5h（有...
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