論文の概要: Mental-Perceiver: Audio-Textual Multimodal Learning for Mental Health Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12088v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 02:54:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 15:23:41.567346
- Title: Mental-Perceiver: Audio-Textual Multimodal Learning for Mental Health Assessment
- Title（参考訳）: メンタル・パーセンティブ:メンタルヘルスアセスメントのためのオーディオ・テキスト・マルチモーダル学習
- Authors: Jinghui Qin, Changsong Liu, Tianchi Tang, Dahuang Liu, Minghao Wang, Qianying Huang, Yang Xu, Rumin Zhang,
- Abstract要約: 不安や抑うつといった精神障害は、さまざまな年齢の人々の生活に影響を及ぼす世界的な問題となっている。
我々は,マンダリン話者の不安と抑うつ評価に関する大規模テキストbfMulti-textbfModal textbfpsychological Assessment corpus (MMPsy)を構築した。
我々のデータセットには、不安評価のためのインタビューの7,700件、うつ病評価のための4,200件以上の記録が含まれています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.584792972403596
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mental disorders, such as anxiety and depression, have become a global issue that affects the regular lives of people across different ages. Without proper detection and treatment, anxiety and depression can hinder the sufferer's study, work, and daily life. Fortunately, recent advancements of digital and AI technologies provide new opportunities for better mental health care and many efforts have been made in developing automatic anxiety and depression assessment techniques. However, this field still lacks a publicly available large-scale dataset that can facilitate the development and evaluation of AI-based techniques. To address this limitation, we have constructed a new large-scale \textbf{M}ulti-\textbf{M}odal \textbf{Psy}chological assessment corpus (MMPsy) on anxiety and depression assessment of Mandarin-speaking adolescents. The MMPsy contains audios and extracted transcripts of responses from automated anxiety or depression assessment interviews along with the self-reported anxiety or depression evaluations of the participants using standard mental health assessment questionnaires. Our dataset contains over 7,700 post-processed recordings of interviews for anxiety assessment and over 4,200 recordings for depression assessment. Using this dataset, we have developed a novel deep-learning based mental disorder estimation model, named \textbf{Mental-Perceiver}, to detect anxious/depressive mental states from recorded audio and transcript data. Extensive experiments on our MMPsy and the commonly-used DAIC-WOZ datasets have shown the effectiveness and superiority of our proposed Mental-Perceiver model in anxiety and depression detection. The MMPsy dataset will be made publicly available later to facilitate the research and development of AI-based techniques in the mental health care field.
- Abstract（参考訳）: 不安や抑うつといった精神障害は、さまざまな年齢の人々の生活に影響を及ぼす世界的な問題となっている。
適切な検出と治療がなければ、不安と抑うつは患者の研究、仕事、日常生活を妨げうる。
幸いなことに、デジタルおよびAI技術の最近の進歩は、より良いメンタルヘルスに新たな機会を与え、自動不安とうつ病評価技術の開発に多くの取り組みがなされている。
しかし、この分野には、AIベースの技術の開発と評価を容易にする、公開可能な大規模なデータセットがない。
この制限に対処するため,マンダリン話者の不安度と抑うつ度を指標として,新しい大規模 \textbf{M}ulti-\textbf{M}odal \textbf{Psy}chological Assessment corpus (MMPsy) を構築した。
MMPsyは、自己申告された不安や抑うつの評価と、標準的メンタルヘルスアセスメントのアンケートによる参加者の自己申告された不安や抑うつの評価から、音声と反応の書き起こしを含む。
我々のデータセットには、不安評価のためのインタビューの7,700件、うつ病評価のための4,200件以上の記録が含まれています。
このデータセットを用いて,記録された音声および転写データから不安/抑うつ的精神状態を検出するための,新しい深層学習型精神障害推定モデルである「textbf{Mental-Perceiver}」を開発した。
MMPsyと一般的に使用されているDAIC-WOZデータセットの大規模な実験は、不安と抑うつの検出において提案したメンタル・パーセンテージモデルの有効性と優位性を示した。
MMPsyデータセットは後に公開され、メンタルヘルス分野におけるAIベースの技術の研究と開発を促進する。
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