論文の概要: Cognitive Insights Across Languages: Enhancing Multimodal Interview Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07542v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 17:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 14:26:16.200475
• Title: Cognitive Insights Across Languages: Enhancing Multimodal Interview Analysis
• Title（参考訳）: 言語間の認知的洞察: マルチモーダルインタビュー分析の強化
• Authors: David Ortiz-Perez, Jose Garcia-Rodriguez, David Tomás,
• Abstract要約: 軽度認知障害と認知スコアを予測できるマルチモーダルモデルを提案する。 提案モデルでは,インタビューで使用した言語を書き起こし,区別する能力を示す。 提案手法では,提案手法から得られた様々な特徴を詳細に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6062751776009752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Cognitive decline is a natural process that occurs as individuals age. Early diagnosis of anomalous decline is crucial for initiating professional treatment that can enhance the quality of life of those affected. To address this issue, we propose a multimodal model capable of predicting Mild Cognitive Impairment and cognitive scores. The TAUKADIAL dataset is used to conduct the evaluation, which comprises audio recordings of clinical interviews. The proposed model demonstrates the ability to transcribe and differentiate between languages used in the interviews. Subsequently, the model extracts audio and text features, combining them into a multimodal architecture to achieve robust and generalized results. Our approach involves in-depth research to implement various features obtained from the proposed modalities.
• Abstract（参考訳）: 認知の低下は、個人が年齢を経るにつれて生じる自然な過程である。 異常低下の早期診断は、罹患者の生活の質を高めるための専門的な治療を開始するために重要である。 この問題に対処するために,ミルド認知障害と認知スコアを予測するマルチモーダルモデルを提案する。 TAUKADIALデータセットは、臨床面接の音声記録を含む評価を行うために使用される。 提案モデルでは,インタビューで使用した言語を書き起こし,区別する能力を示す。 その後、モデルは音声とテキストの特徴を抽出し、それらをマルチモーダルアーキテクチャに組み合わせ、堅牢で一般化された結果を得る。 提案手法では,提案手法から得られた様々な特徴を詳細に検討する。

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