論文の概要: Emotional Vietnamese Speech-Based Depression Diagnosis Using Dynamic Attention Mechanism
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08683v1
- Date: Wed, 11 Dec 2024 18:52:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:30:52.963171
- Title: Emotional Vietnamese Speech-Based Depression Diagnosis Using Dynamic Attention Mechanism
- Title（参考訳）: 動的注意機構を用いたベトナム語音声による抑うつ診断
- Authors: Quang-Anh N. D., Manh-Hung Ha, Thai Kim Dinh, Minh-Duc Pham, Ninh Nguyen Van,
- Abstract要約: うつ病は、あなたの感情、思考、行動、そして世界の全体的な知覚に悪影響を及ぼす、一般的で深刻な精神状態である。
うつ病の症状が明らかでないため、うつ病を患っているかどうかを判断するのは複雑である。
うつ状態の人々は不快感、悲しみを表現し、ゆっくり話し、震え、声の感情を失うことがある。
本研究では,ダイナミック・コンボリューショナル・ブロック・アテンション・モジュール (Dynamic Convolutional Block Attention Module, Dynamic-CBAM) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Major depressive disorder is a prevalent and serious mental health condition that negatively impacts your emotions, thoughts, actions, and overall perception of the world. It is complicated to determine whether a person is depressed due to the symptoms of depression not apparent. However, their voice can be one of the factor from which we can acknowledge signs of depression. People who are depressed express discomfort, sadness and they may speak slowly, trembly, and lose emotion in their voices. In this study, we proposed the Dynamic Convolutional Block Attention Module (Dynamic-CBAM) to utilized with in an Attention-GRU Network to classify the emotions by analyzing the audio signal of humans. Based on the results, we can diagnose which patients are depressed or prone to depression then so that treatment and prevention can be started as soon as possible. The research delves into the intricate computational steps involved in implementing a Attention-GRU deep learning architecture. Through experimentation, the model has achieved an impressive recognition with Unweighted Accuracy (UA) rate of 0.87 and 0.86 Weighted Accuracy (WA) rate and F1 rate of 0.87 in the VNEMOS dataset. Training code is released in https://github.com/fiyud/Emotional-Vietnamese-Speech-Based-Depression-Diagnosis-Using-Dynamic-Attent ion-Mechanism
- Abstract（参考訳）: うつ病は、あなたの感情、思考、行動、そして世界の全体的な知覚に悪影響を及ぼす、一般的で深刻な精神状態である。
うつ病の症状が明らかでないため、うつ病を患っているかどうかを判断するのは複雑である。
しかし、彼らの声はうつ病の徴候を認識する要因の1つとなりうる。
うつ状態の人々は不快感、悲しみを表現し、ゆっくり話し、震え、声の感情を失うことがある。
本研究では,動的畳み込みブロック注意モジュール(Dynamic Convolutional Block Attention Module, Dynamic-CBAM)を提案する。
その結果, うつ病やうつ病に罹患する患者を診断し, 治療と予防をできるだけ早く開始できることがわかった。
この研究は、Attention-GRUディープラーニングアーキテクチャの実装に関わる複雑な計算ステップを掘り下げている。
実験を通じて、このモデルは、VNEMOSデータセットにおいて、非重み付き精度(UA)の0.87と0.86の重み付き精度(WA)の0.87とF1の0.87という印象的な認識を得た。
トレーニングコードはhttps://github.com/fiyud/Emotional-Vietnamese-Speech-Based-Depression-Diagnosis-Using-Dynamic-Attent ion-Mechanismでリリースされている。
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