論文の概要: Predicting Individual Depression Symptoms from Acoustic Features During Speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16000v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 03:26:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 19:33:31.733001
- Title: Predicting Individual Depression Symptoms from Acoustic Features During Speech
- Title(参考訳): 音声中の音響特徴から個々の抑うつ症状を予測する
- Authors: Sebastian Rodriguez, Sri Harsha Dumpala, Katerina Dikaios, Sheri Rempel, Rudolf Uher, Sageev Oore,
- Abstract要約: 現在の自動うつ病検出システムは、臨床うつ病評価尺度で示されるうつ病の個々の症状や症状に頼ることなく、直接予測を提供する。
本研究では,最後の抑うつ予測を得る前に,音声の音響的特徴を用いて抑うつ評価尺度の個々の項目を予測する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.592847632589692
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current automatic depression detection systems provide predictions directly without relying on the individual symptoms/items of depression as denoted in the clinical depression rating scales. In contrast, clinicians assess each item in the depression rating scale in a clinical setting, thus implicitly providing a more detailed rationale for a depression diagnosis. In this work, we make a first step towards using the acoustic features of speech to predict individual items of the depression rating scale before obtaining the final depression prediction. For this, we use convolutional (CNN) and recurrent (long short-term memory (LSTM)) neural networks. We consider different approaches to learning the temporal context of speech. Further, we analyze two variants of voting schemes for individual item prediction and depression detection. We also include an animated visualization that shows an example of item prediction over time as the speech progresses.
- Abstract(参考訳): 現在の自動うつ病検出システムは、臨床うつ病評価尺度で示されるうつ病の個々の症状や症状に頼ることなく、直接予測を提供する。
対照的に、臨床医はうつ病評価尺度の各項目を臨床現場で評価し、うつ病診断のより詳細な根拠を暗黙的に提示する。
本研究では,最後の抑うつ予測を得る前に,音声の音響的特徴を用いて抑うつ評価尺度の個々の項目を予測する。
このために、畳み込み(CNN)とリカレント(長短期記憶(LSTM))ニューラルネットワークを用いる。
発話の時間的文脈を学習するための異なるアプローチを検討する。
さらに,各項目の予測と抑うつ検出のための2種類の投票方式を解析した。
また、音声が進行するにつれて、時間とともにアイテム予測の例を示すアニメーションビジュアライゼーションも含んでいる。
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