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现较为主流的罪犯自我伤害风险评估主要通过量表实现，但存在耗时长、虚报率高的问题，缺乏客观有效的识别方法.音频数据不受个体语言限制，有采集方便、信息丰富等特征，目前基于音频数据构建的自我伤害风险识别模型取得了不错的效果.通过访谈获取罪犯音频数据，对音频进行预处理后提取音频关键特征，采用4种机器学习算法构建分类模型.实验结果表明，罪犯音频能有效区分罪犯是否具有自我伤害、自杀倾向，平均F1分数为86.88%. 相似文献
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