Ein neuartiger stochastischer Transformer-basierter Ansatz zur Erkennung von posttraumatischen Belastungsstörungen anhand von Audioaufnahmen klinischer Interviews
Ein innovatives tiefes Lernmodell, das auf einem stochastischen Transformer basiert, wird vorgestellt, um posttraumatische Belastungsstörungen anhand von Audioaufnahmen klinischer Interviews zu erkennen. Das Modell nutzt MFCC-Merkmale und stochastische Prozesse, um eine präzisere Diagnose zu ermöglichen.