为了改进自杀预防策略，康考迪亚大学的博士生阿拉·纳菲西（Alaa Nfissi）利用人工智能工具开发了一种令人瞩目的语音情感识别（Speech Emotion Recognition，SER）AI模型。这种新一代模型在IEEE 2024年第18届国际语义计算会议上进行了介绍，并将精神健康干预的能力提升到了一个新的高度。
自动语音情感识别（SER）
之前，自杀热线的辅导员主要通过语音模式来判断来电者的情绪状态。然而，这种方法较慢且容易出现人为错误。纳菲西的先进深度学习模型通过快速从来电者的声音中捕捉必要的情感信号来自动化这一过程。
纳菲西的模型使用了一个包含各种情绪的真实热线通话数据库，采用了神经网络和门控循环单元来分析语音波形。与以前的模型只能处理统一长度的片段不同，纳菲西的模型能够适应可变长度，提高了准确性和灵活性。
无与伦比的准确性和即时干预
纳菲西的模型能够准确检测出恐惧、悲伤、愤怒和中立等主要情绪状态。经过验证的结果表明，该模型在超过70％的案例中成功定位了情绪，而在专业录制的片段中，成功率尤其高。
这一发现不仅仅在学术圈引起共鸣。纳菲西设计了一个仪表盘，可以实时提供给热线辅导员在危机干预过程中迅速和有效地采取行动的能力。通过使用这一技术，可以提供即时的情感洞察力，从而为改变自杀预防方案，拯救更多生命做好准备。
个人使命：弥补心理健康支持中的空白
对于纳菲西来说，这项研究与他的心灵非常接近。在详细了解自杀热线干预的细节后，他意识到向处于危机中的人们提供高效支持的紧迫性。他希望通过自己的方法填补辅导员培训中的空缺，并简化干预过程，以便每个拨打电话的人都能得到所需的帮助。
在康考迪亚大学信息系统与工程研究所、Université TÉLUQ和CRISE的伟大思想的合作和激励下，纳菲西的工作呼应了将人工智能应用于改善心理健康护理的集体精神。
阿拉·纳菲西在自杀预防方面取得的突破性研究为基于人工智能的SER提供了及时、准确和富有同情心的支持，为处于困境中的人们带来了巨大的前景。当世界面临日益严重的心理健康问题时，正如纳菲西的模型所展示的那样，这些创新点亮了隧道尽头的光芒，打开了一个新的开始，在这里每个声音都被听到，每条生命都被珍视。
