Fugu-MT 論文翻訳(概要): Modelling Paralinguistic Properties in Conversational Speech to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder

論文の概要: Modelling Paralinguistic Properties in Conversational Speech to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09607v1
Date: Thu, 18 Feb 2021 20:47:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-22 15:26:02.231449
Title: Modelling Paralinguistic Properties in Conversational Speech to Detect Bipolar Disorder and Borderline Personality Disorder
Title（参考訳）: バイポーラ障害と境界性パーソナリティ障害を検出する会話音声のパラ言語特性のモデル化
Authors: Bo Wang, Yue Wu, Nemanja Vaci, Maria Liakata, Terry Lyons, Kate E A Saunders
Abstract要約: 視認性シグネチャー変換を用いた短期機能モデリングの新たなアプローチを提案する。 BDとBPDの特徴づけにおけるさまざまな機能セットの役割を示します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.766941144375146
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Bipolar disorder (BD) and borderline personality disorder (BPD) are two chronic mental health conditions that clinicians find challenging to distinguish based on clinical interviews, due to their overlapping symptoms. In this work, we investigate the automatic detection of these two conditions by modelling both verbal and non-verbal cues in a set of interviews. We propose a new approach of modelling short-term features with visibility-signature transform, and compare it with widely used high-level statistical functions. We demonstrate the superior performance of our proposed signature-based model. Furthermore, we show the role of different sets of features in characterising BD and BPD.
Abstract（参考訳）: 双極性障害 (BD) と境界性パーソナリティ障害 (BPD) は、臨床医が重なり合う症状のために臨床面接に基づいて区別が難しい2つの慢性的な精神疾患である。本研究では,これら2つの条件の自動検出について,言語的および非言語的手がかりを一連の面接でモデル化して検討する。本研究では,可視性信号変換を用いた短期的特徴のモデル化手法を提案し,高次統計関数と比較する。提案したシグネチャベースモデルの優れた性能を示す。さらに、BDとBPDの特徴付けにおけるさまざまな機能セットの役割を示す。

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