論文の概要: Clinically Inspired Symptom-Guided Depression Detection from Emotion-Aware Speech Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15578v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 13:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.077028
• Title: Clinically Inspired Symptom-Guided Depression Detection from Emotion-Aware Speech Representations
• Title（参考訳）: 感情認識音声表現による症状誘導型抑うつ検出の臨床的検討
• Abstract要約: うつ病は睡眠障害、関心の喪失、集中障害などの様々な症状によって現れる。 既存の研究の多くは、症状特異的情報を明示的にモデル化することなく、うつ病の予測をバイナリラベルまたは全体的な重症度スコアとして扱う。 音声からのうつ病重症度推定のための症状特異的かつ臨床的に着想を得た枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.043112894299487
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Depression manifests through a diverse set of symptoms such as sleep disturbance, loss of interest, and concentration difficulties. However, most existing works treat depression prediction either as a binary label or an overall severity score without explicitly modeling symptom-specific information. This limits their ability to provide symptom-level analysis relevant to clinical screening. To address this, we propose a symptom-specific and clinically inspired framework for depression severity estimation from speech. Our approach uses a symptom-guided cross-attention mechanism that aligns PHQ-8 questionnaire items with emotion-aware speech representations to identify which segments of a participant's speech are more important to each symptom. To account for differences in how symptoms are expressed over time, we introduce a learnable symptom-specific parameter that adaptively controls the sharpness of attention distributions. Our results on EDAIC, a standard clinical-style dataset, demonstrate improved performance outperforming prior works. Further, analyzing the attention distributions showed that higher attention is assigned to utterances containing cues related to multiple depressive symptoms, highlighting the interpretability of our approach. These findings outline the importance of symptom-guided and emotion-aware modeling for speech-based depression screening.
• Abstract（参考訳）: うつ病は睡眠障害、関心の喪失、集中障害などの様々な症状によって現れる。 しかしながら、既存のほとんどの研究は、症状特異的情報を明示的にモデル化することなく、うつ病の予測をバイナリラベルまたは全体的な重症度スコアとして扱う。 これにより、臨床検診に関連する症状レベル分析を提供する能力が制限される。 そこで本研究では,抑うつ重症度推定のための症状特異的かつ臨床的に着想を得たフレームワークを提案する。 提案手法では, PHQ-8 の質問項目と感情認識型音声表現とを一致させて, 参加者の発話のどのセグメントがより重要かを特定する。 症状が時間とともにどのように表現されるかの違いを考慮し,注意分布の鋭さを適応的に制御する,学習可能な症状特異的パラメータを導入する。 標準臨床スタイルのデータセットであるEDAICの成績は,先行研究よりも優れた性能を示した。 さらに, 注意分布を解析したところ, 複数の抑うつ症状に関連する手がかりを含む発話に高い注意が割り当てられており, 本手法の解釈可能性を強調した。 これらの知見は, 抑うつスクリーニングにおける症状誘導および感情認識モデルの重要性を概説している。

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