論文の概要: Whispers of Sound-Enhancing Information Extraction from Depression Patients' Unstructured Data through Audio and Text Emotion Recognition and Llama Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16813v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 09:30:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:44.440165
• Title: Whispers of Sound-Enhancing Information Extraction from Depression Patients' Unstructured Data through Audio and Text Emotion Recognition and Llama Fine-tuning
• Title（参考訳）: 抑うつ患者の非構造データからの音声・テキスト感情認識とラマ微調整による音声強調情報抽出の試み
• Authors: Lindy Gan, Yifan Huang, Xiaoyang Gao, Jiaming Tan, Fujun Zhao, Tao Yang,
• Abstract要約: 本研究では,抑うつ分類の精度を高めるために,教師-学生アーキテクチャに基づく革新的なマルチモーダル融合モデルを提案する。 本設計モデルは,マルチヘッドアテンション機構と重み付きマルチモーダルトランスファー学習を導入することで,特徴融合とモダリティウェイトアロケーションにおける従来の手法の限界に対処する。 アブレーション実験により,提案モデルがF1スコアの99.1%をテストセットで達成し,単調な手法や従来の手法を著しく上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.92323103166693
• License:
• Abstract: This study proposes an innovative multimodal fusion model based on a teacher-student architecture to enhance the accuracy of depression classification. Our designed model addresses the limitations of traditional methods in feature fusion and modality weight allocation by introducing multi-head attention mechanisms and weighted multimodal transfer learning. Leveraging the DAIC-WOZ dataset, the student fusion model, guided by textual and auditory teacher models, achieves significant improvements in classification accuracy. Ablation experiments demonstrate that the proposed model attains an F1 score of 99. 1% on the test set, significantly outperforming unimodal and conventional approaches. Our method effectively captures the complementarity between textual and audio features while dynamically adjusting the contributions of the teacher models to enhance generalization capabilities. The experimental results highlight the robustness and adaptability of the proposed framework in handling complex multimodal data. This research provides a novel technical framework for multimodal large model learning in depression analysis, offering new insights into addressing the limitations of existing methods in modality fusion and feature extraction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,抑うつ分類の精度を高めるために,教師-学生アーキテクチャに基づく革新的なマルチモーダル融合モデルを提案する。 本設計モデルは,マルチヘッドアテンション機構と重み付きマルチモーダルトランスファー学習を導入することで,特徴融合とモダリティウェイトアロケーションにおける従来の手法の限界に対処する。 DAIC-WOZデータセットを活用することで、テキストおよび聴覚教師モデルによって導かれる学生融合モデルにより、分類精度が大幅に向上する。 アブレーション実験により,提案モデルがF1スコア99。 1%であった。 本手法は,教師モデルのコントリビューションを動的に調整し,テキストと音声の特徴の相補性を効果的に把握し,一般化能力を向上させる。 実験結果は、複雑なマルチモーダルデータを扱う際のフレームワークの堅牢性と適応性を強調した。 この研究は、うつ病解析におけるマルチモーダルな大規模モデル学習のための新しい技術フレームワークを提供し、モダリティ融合や特徴抽出における既存の手法の限界に対処するための新しい洞察を提供する。

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