論文の概要: Investigating Acoustic-Textual Emotional Inconsistency Information for Automatic Depression Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18614v1
- Date: Mon, 09 Dec 2024 02:52:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 10:01:40.608416
- Title: Investigating Acoustic-Textual Emotional Inconsistency Information for Automatic Depression Detection
- Title（参考訳）: 自動抑うつ検出のための音響的感情不整合情報の検討
- Authors: Rongfeng Su, Changqing Xu, Xinyi Wu, Feng Xu, Xie Chen, Lan Wangt, Nan Yan,
- Abstract要約: 従来の研究では、単一の音響的感情ラベルからの感情的特徴がうつ病の診断精度を高めることが示されている。
うつ病の人は、意外にも穏やかな方法で否定的な感情的内容を伝えるかもしれない。
この研究は、感情的表現の不整合情報をうつ病検出に組み込んだ最初のものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.797661194307683
- License:
- Abstract: Previous studies have demonstrated that emotional features from a single acoustic sentiment label can enhance depression diagnosis accuracy. Additionally, according to the Emotion Context-Insensitivity theory and our pilot study, individuals with depression might convey negative emotional content in an unexpectedly calm manner, showing a high degree of inconsistency in emotional expressions during natural conversations. So far, few studies have recognized and leveraged the emotional expression inconsistency for depression detection. In this paper, a multimodal cross-attention method is presented to capture the Acoustic-Textual Emotional Inconsistency (ATEI) information. This is achieved by analyzing the intricate local and long-term dependencies of emotional expressions across acoustic and textual domains, as well as the mismatch between the emotional content within both domains. A Transformer-based model is then proposed to integrate this ATEI information with various fusion strategies for detecting depression. Furthermore, a scaling technique is employed to adjust the ATEI feature degree during the fusion process, thereby enhancing the model's ability to discern patients with depression across varying levels of severity. To best of our knowledge, this work is the first to incorporate emotional expression inconsistency information into depression detection. Experimental results on a counseling conversational dataset illustrate the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: 従来の研究では、単一の音響的感情ラベルからの感情的特徴がうつ病の診断精度を高めることが示されている。
さらに、感情文脈不感理論とパイロットスタディによれば、うつ病の人は意外にも穏やかな方法で否定的な感情的内容を伝えることができ、自然な会話の間に感情的表現に高い一貫性を示す。
これまでのところ、うつ病検出のための感情的表現の不整合を認識し、活用する研究はほとんどない。
本稿では,マルチモーダル・クロスアテンション手法を提案する。
これは、音響的およびテキスト的領域における感情表現の局所的および長期的依存関係の複雑な解析と、両方の領域内の感情内容のミスマッチによって達成される。
次に、Transformer ベースのモデルにより、この ATEI 情報を様々な融合戦略と統合し、うつ病を検出する。
さらに、融合過程におけるATEI特徴度を調整するためにスケーリング手法を用いて、重度の異なるうつ病患者を識別するモデルの能力を高める。
我々の知識を最大限に活用するために、この研究は、感情的表現の不整合情報をうつ病検出に組み込んだ最初のものである。
カウンセリングによる会話データセットの実験結果から,提案手法の有効性が示唆された。
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