了解人类的行为和监测心理健康对于维持社区和社会的安全至关重要。由于不受控制的心理健康，由于心理健康期间，由于心理健康的大流行期间的心理健康问题有所增加，因此对心理问题的早期发现至关重要。如今，智能虚拟个人助理（IVA）的使用已在全球范围内增加。个人使用声音来控制这些设备以满足请求并获得不同的服务。本文提出了一种基于封闭式复发性神经网络和卷积神经网络的新型深度学习模型，以了解人类的情感从语音中，以改善其IVA服务并监控其心理健康。

社交媒体的自杀意图检测是一种不断发展的研究，挑战了巨大的挑战。许多有自杀倾向的人通过社交媒体平台分享他们的思想和意见。作为许多研究的一部分，观察到社交媒体的公开职位包含有价值的标准，以有效地检测有自杀思想的个人。防止自杀的最困难的部分是检测和理解可能导致自杀的复杂风险因素和警告标志。这可以通过自动识别用户行为的突然变化来实现。自然语言处理技术可用于收集社交媒体交互的行为和文本特征，这些功能可以传递给特殊设计的框架，以检测人类交互中的异常，这是自杀意图指标。我们可以使用深度学习和/或基于机器学习的分类方法来实现快速检测自杀式思想。出于这种目的，我们可以采用LSTM和CNN模型的组合来检测来自用户的帖子的这种情绪。为了提高准确性，一些方法可以使用更多数据进行培训，使用注意模型提高现有模型等的效率。本文提出了一种LSTM-Incription-CNN组合模型，用于分析社交媒体提交，以检测任何潜在的自杀意图。在评估期间，所提出的模型的准确性为90.3％，F1分数为92.6％，其大于基线模型。

最近的语音情绪识别分析与使用MFCCS频谱图特征和实现诸如卷积神经网络（CNNS）的神经网络方法的实施进行了相当大的进展。胶囊网络（CAPSNET）对CNN的替代品感谢其具有较大容量的分层表示。为了解决这些问题，本研究介绍了独立于文本和独立的讲话者独立的SER新颖体系结构，其中基于结构特征提出了双通道长短短期内存压缩帽（DC-LSTM Compsnet）算法Capsnet。我们所提出的新型分类器可以确保语音情感识别中模型和足够的压缩方法的能效，这不会通过彩铃的原始结构提供。此外，网格搜索方法用于获得最佳解决方案。结果目睹了培训和测试运行时间的性能和减少。用于评估我们的算法的语音数据集是：阿拉伯语Emirati-Egrented语料库，模拟和实际压力语料库下的英语演讲，情感语音和歌曲语料库的英语Ryerson Audio-Visual数据库，以及人群源性情绪多模式演员数据集。这项工作揭示了与其他已知方法相比的最佳特征提取方法是MFCCS Delta-Delta。使用四个数据集和MFCCS Delta-Delta，DC-LSTM CompsNet超越了所有最先进的系统，古典分类器，CNN和原始帽。我们的结果表明，基于Capsnet的拟议工作产生了89.3％的平均情绪识别准确性，其结果表明，拟议的工作产生了89.3％的89.3％。 CNN，支持向量机，多层Perceptron，K-最近邻居，径向基函数和幼稚贝叶斯。

在神经科学领域，脑活动分析总是被认为是一个重要领域。精神分裂症（SZ）是一种严重影响世界各地人民的思想，行为和情感的大脑障碍。在Sz检测中被证明是一种有效的生物标志物的脑电图（EEG）。由于其非线性结构，EEG是非线性时间序列信号，并利用其进行调查，这是对其的影响。本文旨在利用深层学习方法提高基于EEG基于SZ检测的性能。已经提出了一种新的混合深度学习模型（精神分裂症混合神经网络），已经提出了卷积神经网络（CNN）和长短期存储器（LSTM）的组合。 CNN网络用于本地特征提取，LSTM已用于分类。所提出的模型仅与CNN，仅限LSTM和基于机器学习的模型进行了比较。已经在两个不同的数据集上进行了评估所有模型，其中数据集1由19个科目和数据集2组成，由16个科目组成。使用不同频带上的各种参数设置并在头皮上使用不同的电极组来进行几个实验。基于所有实验，显然提出的混合模型（SZHNN）与其他现有型号相比，拟议的混合模型（SZHNN）提供了99.9％的最高分类精度。该建议的模型克服了不同频带的影响，甚至没有5个电极显示出91％的更好的精度。该拟议的模型也在智能医疗保健和远程监控应用程序的医疗器互联网上进行评估。

早期发现焦虑症对于减少精神障碍患者的苦难并改善治疗结果至关重要。基于MHealth平台的焦虑筛查在提高筛选效率和降低筛查成本方面具有特殊实用价值。实际上，受试者的身体和心理评估中移动设备的差异以及数据质量不均匀的问题和现实世界中数据的少量数据量使现有方法无效。因此，我们提出了一个基于时空特征融合的框架，用于非触发焦虑。为了降低数据质量不平衡的影响，我们构建了一个基于“ 3DCNN+LSTM”的特征提取网络，并融合了面部行为和非接触式生理学的时空特征。此外，我们设计了一种相似性评估策略，以解决较小的数据样本量导致模型准确性下降的问题。我们的框架已通过现实世界中的机组数据集进行了验证，并且两个公共数据集UBFC-Phys和Swell-KW。实验结果表明，我们框架的总体性能要比最新的比较方法更好。

呼吸声分类中的问题已在去年的临床科学家和医学研究员团体中获得了良好的关注，以诊断Covid-19疾病。迄今为止，各种模型的人工智能（AI）进入了现实世界，从人类生成的声音等人生成的声音中检测了Covid-19疾病，例如语音/言语，咳嗽和呼吸。实现卷积神经网络（CNN）模型，用于解决基于人工智能（AI）的机器上的许多真实世界问题。在这种情况下，建议并实施一个维度（1D）CNN，以诊断Covid-19的呼吸系统疾病，例如语音，咳嗽和呼吸。应用基于增强的机制来改善Covid-19声音数据集的预处理性能，并使用1D卷积网络自动化Covid-19疾病诊断。此外，使用DDAE（数据去噪自动编码器）技术来产生诸如输入功能的深声特征，而不是采用MFCC（MEL频率跳跃系数）的标准输入，并且它更好地执行比以前的型号的准确性和性能。

在大多数领域，从人工智能和游戏到人类计算机互动（HCI）和心理学，面部表情识别是一个重要的研究主题。本文提出了一个用于面部表达识别的混合模型，该模型包括深度卷积神经网络（DCNN）和HAAR级联深度学习体系结构。目的是将实时和数字面部图像分类为所考虑的七个面部情感类别之一。这项研究中使用的DCNN具有更多的卷积层，恢复激活功能以及多个内核，以增强滤波深度和面部特征提取。此外，HAAR级联模型还相互用于检测实时图像和视频帧中的面部特征。来自Kaggle存储库（FER-2013）的灰度图像，然后利用图形处理单元（GPU）计算以加快培训和验证过程。预处理和数据增强技术用于提高培训效率和分类性能。实验结果表明，与最先进的实验和研究相比，分类性能有了显着改善的分类性能。同样，与其他常规模型相比，本文验证了所提出的体系结构在分类性能方面表现出色，提高了6％，总计高达70％的精度，并且执行时间较小，为2098.8S。

创伤后应激障碍（PTSD）是一种长期衰弱的精神状况，是针对灾难性生活事件（例如军事战斗，性侵犯和自然灾害）而发展的。 PTSD的特征是过去的创伤事件，侵入性思想，噩梦，过度维护和睡眠障碍的闪回，所有这些都会影响一个人的生活，并导致相当大的社会，职业和人际关系障碍。 PTSD的诊断是由医学专业人员使用精神障碍诊断和统计手册（DSM）中定义的PTSD症状的自我评估问卷进行的。在本文中，这是我们第一次收集，注释并为公共发行准备了一个新的视频数据库，用于自动PTSD诊断，在野生数据集中称为PTSD。该数据库在采集条件下表现出“自然”和巨大的差异，面部表达，照明，聚焦，分辨率，年龄，性别，种族，遮挡和背景。除了描述数据集集合的详细信息外，我们还提供了评估野生数据集中PTSD的基于计算机视觉和机器学习方法的基准。此外，我们建议并评估基于深度学习的PTSD检测方法。提出的方法显示出非常有希望的结果。有兴趣的研究人员可以从：http：//www.lissi.fr/ptsd-dataset/下载PTSD-in-wild数据集的副本

Sensory and emotional experiences such as pain and empathy are essential for mental and physical health. Cognitive neuroscience has been working on revealing mechanisms underlying pain and empathy. Furthermore, as trending research areas, computational pain recognition and empathic artificial intelligence (AI) show progress and promise for healthcare or human-computer interaction. Although AI research has recently made it increasingly possible to create artificial systems with affective processing, most cognitive neuroscience and AI research do not jointly address the issues of empathy in AI and cognitive neuroscience. The main aim of this paper is to introduce key advances, cognitive challenges and technical barriers in computational pain recognition and the implementation of artificial empathy. Our discussion covers the following topics: How can AI recognize pain from unimodal and multimodal information? Is it crucial for AI to be empathic? What are the benefits and challenges of empathic AI? Despite some consensus on the importance of AI, including empathic recognition and responses, we also highlight future challenges for artificial empathy and possible paths from interdisciplinary perspectives. Furthermore, we discuss challenges for responsible evaluation of cognitive methods and computational techniques and show approaches to future work to contribute to affective assistants capable of empathy.

Covid-19在全球范围内影响了223多个国家。迫切需要非侵入性，低成本和高度可扩展的解决方案来检测COVID-19，尤其是在PCR测试无普遍可用的低资源国家。我们的目的是开发一个深度学习模型，使用普通人群（语音录音和简短问卷）通过其个人设备自发提供的语音数据记录来识别Covid-19。这项工作的新颖性在于开发一个深度学习模型，以鉴定来自语音记录的199名患者。方法：我们使用了由893个音频样本组成的剑桥大学数据集，该数据集由4352名参与者的人群来源，这些参与者使用了COVID-19 Sounds应用程序。使用MEL光谱分析提取语音功能。根据语音数据，我们开发了深度学习分类模型，以检测阳性的Covid-19情况。这些模型包括长期术语记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）。我们将它们的预测能力与基线分类模型进行了比较，即逻辑回归和支持向量机。结果：基于MEL频率CEPSTRAL系数（MFCC）功能的LSTM具有最高的精度（89％），其灵敏度和特异性分别为89％和89％，其结果通过提议的模型获得了显着改善，这表明该结果显着改善与艺术状态获得的结果相比，COVID-19诊断的预测准确性。结论：深度学习可以检测到199例患者的声音中的细微变化，并有令人鼓舞的结果。作为当前测试技术的补充，该模型可以使用简单的语音分析帮助卫生专业人员快速诊断和追踪Covid-19案例

本文介绍了机器学习推动的各种脑电图应用程序和当前的脑电图市场生态系统。使用脑电图越来越多的开放医疗和健康数据集鼓励数据驱动的研究，并有望通过知识发现和机器学习数据科学算法开发来改善患者护理的神经病学。这项工作导致各种脑电图发展，目前构成了新的脑电图市场。本文试图对脑电图市场进行全面的调查，并涵盖脑电图的六个重要应用，包括诊断/筛查，药物开发，神经营销，日常健康，元元和年龄/残疾援助。这项调查的重点是研究领域与商业市场之间的比较和对比。我们的调查指出了脑电图的当前局限性，并指示了上面列出的每个脑电图应用程序的研究和商机的未来方向。根据我们的调查，对基于机器学习的脑电图应用程序的更多研究将导致与脑电图相关的更强大的市场。越来越多的公司将使用研究技术并将其应用于现实生活中。随着与EEG相关的市场的增长，与EEG相关的设备将收集更多的脑电图数据，并且将有更多的EEG数据供研究人员在他们的研究中使用，以作为一个良性周期。我们的市场分析表明，在上面列出的六个应用程序中使用脑电图数据和机器学习有关的研究指向脑电图生态系统和机器学习世界的增长和发展的明确趋势。

The study proposes and tests a technique for automated emotion recognition through mouth detection via Convolutional Neural Networks (CNN), meant to be applied for supporting people with health disorders with communication skills issues (e.g. muscle wasting, stroke, autism, or, more simply, pain) in order to recognize emotions and generate real-time feedback, or data feeding supporting systems. The software system starts the computation identifying if a face is present on the acquired image, then it looks for the mouth location and extracts the corresponding features. Both tasks are carried out using Haar Feature-based Classifiers, which guarantee fast execution and promising performance. If our previous works focused on visual micro-expressions for personalized training on a single user, this strategy aims to train the system also on generalized faces data sets.

谈话中的情感认可（ERC）是一个重要而积极的研究问题。最近的工作表明了ERC任务使用多种方式（例如，文本，音频和视频）的好处。在谈话中，除非一些外部刺激唤起改变，否则参与者倾向于维持特定的情绪状态。在谈话中持续的潮起潮落和情绪流动。灵感来自这种观察，我们提出了一种多模式ERC模型，并通过情感转换组件增强。所提出的情感移位组件是模块化的，可以添加到任何现有的多模式ERC模型（具有几种修改），以改善情绪识别。我们尝试模型的不同变体，结果表明，包含情感移位信号有助于模型以优于ERC的现有多模型模型，从而展示了MOSEI和IEMOCAP数据集的最先进的性能。

认识到人类的感情在日常沟通中发挥着关键作用。神经科学已经证明，不同的情绪状态存在于不同脑区，脑电图频带和颞戳中不同程度的激活。在本文中，我们提出了一种新颖的结构来探索情感认可的信息脑电图。所提出的模块，由PST-Integn表示，由位置，光谱和颞件注意力模块组成，用于探索更多辨别性EEG特征。具体地，位置注意模块是捕获在空间尺寸中的不同情绪刺激的激活区域。光谱和时间注意力模块分别分配不同频带和时间片的权重。我们的方法是自适应的，也可以符合其作为插入式模块的3D卷积神经网络（3D-CNN）。我们在两个现实世界数据集进行实验。 3D-CNN结合我们的模块实现了有希望的结果，并证明了PST-关注能够从脑电图中捕获稳定的情感识别模式。

公开演讲期间的压力很普遍，会对绩效和自信产生不利影响。已经进行了广泛的研究以开发各种模型以识别情绪状态。但是，已经进行了最少的研究，以实时使用语音分析来检测公众演讲期间的压力。在这种情况下，当前的审查表明，算法的应用未正确探索，并有助于确定创建合适的测试环境的主要障碍，同时考虑当前的复杂性和局限性。在本文中，我们介绍了我们的主要思想，并提出了一个应力检测计算算法模型，该模型可以集成到虚拟现实（VR）应用程序中，以创建一个智能的虚拟受众，以提高公开讲话技能。当与VR集成时，开发的模型将能够通过分析与指示压力的生理参数相关的语音功能来实时检测过度压力，并帮助用户逐渐控制过度的压力并改善公众演讲表现

在情感计算领域的基于生理信号的情感识别，已经支付了相当大的关注。对于可靠性和用户友好的采集，电卸电子活动（EDA）在实际应用中具有很大的优势。然而，基于EDA的情感识别与数百个科目仍然缺乏有效的解决方案。在本文中，我们的工作试图融合主题的各个EDA功能和外部诱发的音乐功能。我们提出了端到端的多模式框架，1维剩余时间和通道注意网络（RTCAN-1D）。对于EDA特征，基于新型的基于凸优化的EDA（CVXEDA）方法被应用于将EDA信号分解为PAHSIC和TONC信号，以进行动态和稳定的功能。首先涉及基于EDA的情感识别的渠道时间关注机制，以改善时间和渠道明智的表示。对于音乐功能，我们将音乐信号与开源工具包opensmile处理，以获取外部特征向量。来自EDA信号和来自音乐的外部情绪基准的个体情感特征在分类层中融合。我们对三个多模式数据集（PMEMO，DEAP，AMIGOS）进行了系统的比较，适用于2级薪酬/唤醒情感识别。我们提出的RTCAN-1D优于现有的最先进的模型，这也验证了我们的工作为大规模情感认可提供了可靠和有效的解决方案。我们的代码已在https://github.com/guanghaoyin/rtcan-1发布。

语音识别是一种技术，它将人类语音信号转换为文本或单词或以任何形式，可以通过计算机或其他机器容易地理解。有一些关于Bangla Digit识别系统的研究，其中大多数使用的小型数据集几乎没有变体，年龄，方言和其他变量。孟加拉国人民的录音，各种性别，年龄和方言，用于在本研究中创造一个大语音数据集。这里，已记录400个噪声和无噪音样本，用于创建数据集。 MEL频率谱系数（MFCC）已被用于从原始语音数据中提取有意义的功能。然后，为了检测Bangla数字，利用卷积神经网络（CNNS）。建议的技术在整个数据集中识别出“0-9”Bangla口语数字，精度为97.1％。还使用10倍的交叉透过来评估模型的效率，其精度为96.7％。

在不断增长的互联网世界中，获取关键数据（例如密码和登录凭据以及敏感的个人信息）的多种方法已扩大。页面模仿（通常称为网络钓鱼）是获取此类宝贵信息的一种方法。网络钓鱼是黑客最直接的网络攻击形式之一，也是受害者最简单的网络攻击形式之一。它还可以为黑客提供访问目标的个人和公司帐户所需的一切。这样的网站不提供服务，而是从用户那里收集个人信息。在本文中，我们在使用经常性神经网络检测恶意URL方面达到了最先进的准确性。与以前查看在线内容，URL和流量编号的研究不同，我们只是查看URL中的文本，这使其更快并捕获了零日的攻击。该网络已被优化，可用于移动器等小设备，而没有牺牲推理时间。

自动影响使用视觉提示的识别是对人类和机器之间完全互动的重要任务。可以在辅导系统和人机交互中找到应用程序。朝向该方向的关键步骤是面部特征提取。在本文中，我们提出了一个面部特征提取器模型，由Realey公司提供的野外和大规模收集的视频数据集培训。数据集由百万标记的框架组成，2,616万科目。随着时间信息对情绪识别域很重要，我们利用LSTM单元来捕获数据中的时间动态。为了展示我们预先训练的面部影响模型的有利性质，我们使用Recola数据库，并与当前的最先进的方法进行比较。我们的模型在一致的相关系数方面提供了最佳结果。

交通事故是年轻人死亡的主要原因，这一问题今天占了大量受害者。已经提出了几种技术来预防事故，是脑部计算机界面（BCIS）最有前途的技术之一。在这种情况下，BCI被用来检测情绪状态，集中问题或压力很大的情况，这可能在道路上起着基本作用，因为它们与驾驶员的决定直接相关。但是，在驾驶场景中，没有广泛的文献应用BCI来检测受试者的情绪。在这种情况下，需要解决一些挑战，例如（i）执行驾驶任务对情绪检测的影响以及（ii）在驾驶场景中哪些情绪更可检测到的情绪。为了改善这些挑战，这项工作提出了一个框架，该框架着重于使用机器学习和深度学习算法的脑电图检测情绪。此外，已经设计了两个场景的用例。第一种情况是聆听声音作为要执行的主要任务，而在第二种情况下，聆听声音成为次要任务，这是使用驱动模拟器的主要任务。这样，它旨在证明BCI在这种驾驶方案中是否有用。结果改善了文献中现有的结果，可在发现两种情绪（非刺激性和愤怒）中达到99％的准确性，三种情绪（非刺激性，愤怒和中立）的93％，四种情绪（非刺激）（非 - 刺激，愤怒，中立和喜悦）。