論文の概要: Detecting the Severity of Major Depressive Disorder from Speech: A Novel
HARD-Training Methodology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01542v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 13:26:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-07 08:48:59.615245
- Title: Detecting the Severity of Major Depressive Disorder from Speech: A Novel
HARD-Training Methodology
- Title（参考訳）: 音声から大うつ病の重症度を検出する:新しいハード・トレーニング法
- Authors: Edward L. Campbell, Judith Dineley, Pauline Conde, Faith Matcham,
Femke Lamers, Sara Siddi, Laura Docio-Fernandez, Carmen Garcia-Mateo,
Nicholas Cummins and the RADAR-CNS Consortium
- Abstract要約: メジャー・うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、社会経済的コストの高い世界的メンタルヘルス問題である。
したがって、MDDの予測と自動検出は社会に大きな影響を与える可能性がある。
RADAR-MDDは、音声やその他のデジタルバイオマーカーを収集する観察コホート研究である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.832823703632073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Major Depressive Disorder (MDD) is a common worldwide mental health issue
with high associated socioeconomic costs. The prediction and automatic
detection of MDD can, therefore, make a huge impact on society. Speech, as a
non-invasive, easy to collect signal, is a promising marker to aid the
diagnosis and assessment of MDD. In this regard, speech samples were collected
as part of the Remote Assessment of Disease and Relapse in Major Depressive
Disorder (RADAR-MDD) research programme. RADAR-MDD was an observational cohort
study in which speech and other digital biomarkers were collected from a cohort
of individuals with a history of MDD in Spain, United Kingdom and the
Netherlands. In this paper, the RADAR-MDD speech corpus was taken as an
experimental framework to test the efficacy of a Sequence-to-Sequence model
with a local attention mechanism in a two-class depression severity
classification paradigm. Additionally, a novel training method, HARD-Training,
is proposed. It is a methodology based on the selection of more ambiguous
samples for the model training, and inspired by the curriculum learning
paradigm. HARD-Training was found to consistently improve - with an average
increment of 8.6% - the performance of our classifiers for both of two speech
elicitation tasks used and each collection site of the RADAR-MDD speech corpus.
With this novel methodology, our Sequence-to-Sequence model was able to
effectively detect MDD severity regardless of language. Finally, recognising
the need for greater awareness of potential algorithmic bias, we conduct an
additional analysis of our results separately for each gender.
- Abstract（参考訳）: メジャー・うつ病(Major Depressive Disorder、MDD)は、社会経済的コストの高い世界的メンタルヘルス問題である。
したがって、MDDの予測と自動検出は社会に大きな影響を与える可能性がある。
非侵襲的で信号の収集が容易な音声は、MDDの診断と評価に役立つ有望なマーカーである。
この観点からは,大うつ病(radar-mdd)研究プログラムにおける遠隔診断の一環として,音声サンプルを収集した。
RADAR-MDDは、スペイン、イギリス、オランダにおけるMDDの歴史を持つ個人のコホートから、スピーチやその他のデジタルバイオマーカーを収集する観察的コホート研究である。
本稿では, RAAR-MDD音声コーパスを, 局所的な注意機構を持つシーケンス・ツー・シーケンスモデルの有効性を, 2階層の抑うつ重度分類パラダイムで検証するための実験的枠組みとして用いた。
また,新しいトレーニング手法であるHARD-Trainingを提案する。
モデル学習のためのより曖昧なサンプルの選択に基づく方法論であり、カリキュラム学習パラダイムに触発されたものである。
HARD-Training は平均 8.6% の増分で連続的に改善し,使用する2つの音声誘発タスクと RADAR-MDD 音声コーパスの各収集部位の分類器の性能が向上した。
本手法では, 言語によらずMDDの重大度を効果的に検出することができた。
最後に,潜在的なアルゴリズムバイアスに対する意識を高める必要性を認識し,性別別に結果のさらなる分析を行う。
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