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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