Mental health support application based on aritificial intelligence

Abstract

The current state of human mental health is considered and its content is defined. It describes a program that you install on your gadget to stabilize your mental health. A review and comparison of existing analogues of the mental state support application was carried out, a description of the system and algorithms used to create the mental state support application: speech recognition, dynamic time transformation, artificial neural networks, hidden Markov models, the final speech recognition algorithm. Analysis of affordability is also important, because it affects the possibility of using applications by a wide range of users. a description of the system and algorithms used to create an application for mental state support is presented. The proposed technologies are intertwined with a deep understanding of the human psyche in the context of creating an application for mental stabilization. For further development, you can improve the quality of the theory presented in the application, the speed and efficiency of artificial intelligence, and also constantly add new functions to the application.

Розглянуто сучасний стан ментального здоровя людини та визначено його зміст. Описано програму, яку ви встановлюєте на свій гаджет для стабілізації ментального здоровя. Здійснено огляд та порівняння існуючих аналогів застосунку для підтримки ментального стану, опис системи та алгоритмів використаних для створення застосунку для підтримки ментального стану: розпізнавання мови, динамічне трансформування часу, штучні нейронні мережі, приховані Марковські моделі, підсумковий алгоритм розпізнавання мови. Також важливим є аналіз цінової доступності, адже вона впливає на можливість використання застосунків широким колом користувачів. представлено опис системи та алгоритмів використаних для створення застосунку для підтримки ментального стану. Запропоновані технології переплітаються з глибоким розумінням людської психіки в контексті створення застосунку для ментальної стабілізації. Для подальшого розвитку можна покращувати якість теорії, представленої в додатку, швидкість та ефективність роботи штучного інтелекту, а також постійно додавати нові функції у додаток.