为了改善自杀预防策略，康考迪亚大学博士生 Alaa Nfissi 利用人工智能工具率先开发出一种出色的语音情感识别 (SER) 人工智能工具模型。下一代模型在 IEEE 2024 年第 18 届国际语义计算会议上推出，并将心理健康干预能力提升到了新的高度。

☎️使用#AI进行语音情感识别可以为 #自杀热线咨询师提供帮助心烦意乱的来电者的策略，@Concordia 博士生 Alaa Nfissi 表示。他的新深度学习模型展示了如何 https://t.co/BwSxa7AlOy

— ConcordiaU 新闻 (@ConcordiaUnews) 2024 年 4 月 30 日

自动语音情感识别 (SER)

过去，自杀热线咨询员使用语音模式作为呼叫者情绪状态的主要指标。另一方面，这个过程很慢，而且容易出现人为错误。Nfissi 先进的深度学习模型通过快速从呼叫者的声音中获取必要的情绪信号，使这一过程自动化。

Nfissi 的模型使用包含各种情绪的实际热线电话的多样化数据库，采用神经网络以及分析语音波形的门控循环单元。与之前的模型（只能处理统一的片段长度）不同，Nfissi 的模型可以适应可变长度，从而提高了其准确性和灵活性。

无与伦比的准确性和即时干预

Nfissi 的模型可以准确检测出恐惧、悲伤、愤怒和中立等主要情绪状态。经过验证的结果证明了该模型的有效性，它已在超过 70% 的案例中自信地定位了情绪，在专业录制的片段中，成功率尤其高。

这一发现引起了超出纯学术界认知范围的共鸣。Nfissi 设计了一个仪表板，实时地为热线顾问提供在危机干预期间迅速有效采取行动的能力。通过使用这项技术，可以保证获得这种即时的情感洞察力，从而为彻底改变自杀预防方案做好准备，从而挽救许多人的生命。

个人使命：弥补心理健康支持方面的差距。

对于 Nfissi 来说，这项研究非常贴近他的内心。在研究了自杀热线干预的细节后，他意识到为危机中的人们提供有效支持是件非常方便的事。他打算用自己的方法填补辅导员培训的空缺，简化干预过程，让每个打电话的人都能得到他们需要的帮助。

在康考迪亚信息系统与工程研究所、泰卢固大学和 CRISE 杰出人才的合作和激励下，Nfissi 的工作体现了应用人工智能改善精神健康护理的集体精神。

Alaa Nfissi 的突破性研究在自杀预防领域正在流行，它为基于人工智能的 SER 带来了巨大的前景，可以为处于困境中的人们提供及时、准确和富有同情心的支持。正如 Nfissi 模型所显示的那样，当世界面临日益严重的心理健康问题时，这些创新照亮了隧道尽头的光明，打开了通往新起点的大门，在那里，每个人的声音都会被听到，每个生命都会受到重视。