Des scientifiques du Jinhua Advanced Research Institute et de l'Université technologique de Harbin en Chine ont mis au point un algorithme capable de détecter la dépression à partir de la voix d'une personne.

Cet outil a été conçu pour reconnaître les émotions dans la parole humaine en analysant les différentes caractéristiques vocales couramment retrouvées chez les patients diagnostiqués avec une dépression. Les résultats de cette étude publiée dans la revue Mobile Network and Applications sont prometteurs. En effet, le taux de détection s'élève à 87% chez les patients masculins et à 87,5% chez les patients féminins.

Pour parvenir à ces résultats, les participants ont été questionnés par un agent virtuel sur leur humeur et leur vie personnelle. L'algorithme a ensuite identifié des indicateurs verbaux et non verbaux de la dépression. L'équipe de chercheurs a utilisé plusieurs technologies, telles que la 3D et la reconnaissance auditive, pour concevoir cet outil. Ils ont également utilisé une collection d'enregistrements audio et d'expressions faciales en 3D appelée DAIC-WOZ, qui est une base de données de patients diagnostiqués comme souffrant de troubles dépressifs et de personnes sans dépression.

"Premièrement, les informations vocales sont prétraitées, y compris la préaccentuation du signal vocal, le fenêtrage de cadrage, la détection du point final, la réduction du bruit, etc.", indique l'étude répercutée par AFP/Relaxnews

Le logiciel OpenSmile a été utilisée pour extraire les caractéristiques des signaux vocaux, permettant ainsi d'extraire et de classer des caractéristiques de clips audio.

En résumé, l'algorithme développé par les scientifiques chinois peut aider à détecter la dépression à partir de la voix d'une personne avec une précision de 87% pour les hommes et de 87,5% pour les femmes. Cet outil pourrait être très utile pour les professionnels de la santé dans la détection précoce de la dépression chez les patients, en complément des méthodes traditionnelles de diagnostic.