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Trier social stress test
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新方法可利用腕部GSR信号检测压力
研究人员开发了一种新的方法，用于处理来自腕戴设备的生理皮肤电反应（GSR）数据以检测压力。这种单位无关的处理流程提取每分钟皮肤电反应次数（nSCR/min）等特征，事实证明这些特征在区分压力与基线状态方面非常有效。该方法实现了高平衡准确率，表明其在可穿戴压力检测系统中的潜力。
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机器学习模型在 Trier 社会应激实验中通过语音检测压力
研究人员开发了一种机器学习模型，能够自动检测 Trier 社会应激实验 (TSST) 期间的语音压力。该模型在区分压力和非压力状况方面的性能显著高于基线水平，并利用声学韵律特征部分预测了生理和情感压力反应。特征重要性分析突出了最具信息量的预测因子，证明了语音作为人类压力无创指标的潜力。