論文の概要: When LLMs Meets Acoustic Landmarks: An Efficient Approach to Integrate Speech into Large Language Models for Depression Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13276v2
- Date: Mon, 23 Sep 2024 22:54:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 04:32:42.392402
- Title: When LLMs Meets Acoustic Landmarks: An Efficient Approach to Integrate Speech into Large Language Models for Depression Detection
- Title（参考訳）: LLMsがアコースティックランドマークと出会う時:抑うつ検出のための大規模言語モデルへの音声統合のための効率的なアプローチ
- Authors: Xiangyu Zhang, Hexin Liu, Kaishuai Xu, Qiquan Zhang, Daijiao Liu, Beena Ahmed, Julien Epps,
- Abstract要約: 抑うつは世界的メンタルヘルスにおいて重要な関心事であり、AIに基づく検出方法の広範な研究を促している。
大規模言語モデル(LLM)は、メンタルヘルスケアアプリケーションにおいて、その汎用性において際立っている。
マルチモーダル抑うつ検出のためのLLMフレームワークに音声情報を統合するための革新的なアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.018248242646365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Depression is a critical concern in global mental health, prompting extensive research into AI-based detection methods. Among various AI technologies, Large Language Models (LLMs) stand out for their versatility in mental healthcare applications. However, their primary limitation arises from their exclusive dependence on textual input, which constrains their overall capabilities. Furthermore, the utilization of LLMs in identifying and analyzing depressive states is still relatively untapped. In this paper, we present an innovative approach to integrating acoustic speech information into the LLMs framework for multimodal depression detection. We investigate an efficient method for depression detection by integrating speech signals into LLMs utilizing Acoustic Landmarks. By incorporating acoustic landmarks, which are specific to the pronunciation of spoken words, our method adds critical dimensions to text transcripts. This integration also provides insights into the unique speech patterns of individuals, revealing the potential mental states of individuals. Evaluations of the proposed approach on the DAIC-WOZ dataset reveal state-of-the-art results when compared with existing Audio-Text baselines. In addition, this approach is not only valuable for the detection of depression but also represents a new perspective in enhancing the ability of LLMs to comprehend and process speech signals.
- Abstract（参考訳）: 抑うつは世界的メンタルヘルスにおいて重要な関心事であり、AIに基づく検出方法の広範な研究を促している。
さまざまなAI技術の中で、Large Language Models(LLM)は、メンタルヘルスケアアプリケーションにおける汎用性において際立っている。
しかし、それらの主な制限は、テキスト入力への排他的依存から生じ、それによって全体的な能力が制限される。
さらに, うつ状態の同定と解析におけるLDMの利用は, いまだに未発達である。
本稿では,マルチモーダル抑うつ検出のためのLLMフレームワークに音声情報を統合するための革新的なアプローチを提案する。
音響ランドマークを用いたLLMへの音声信号の統合による抑うつ検出の効率的な手法について検討する。
本手法は,音声の発音に特有なアコースティックなランドマークを組み込むことで,テキストの書き起こしに重要な次元を付加する。
この統合はまた、個人のユニークな音声パターンに関する洞察を与え、個人の潜在的な精神状態を明らかにする。
DAIC-WOZデータセットに対する提案手法の評価により,既存のAudio-Textベースラインと比較して,最先端の結果が得られた。
また,この手法は抑うつの検出に有用であるだけでなく,LLMの音声信号の理解・処理能力の向上にも有用である。
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