一种基于随机 Transformer 的新方法：利用临床访谈录音进行创伤后应激障碍检测
声音
2024-03-29 v1 机器学习
音频与语音处理
摘要
创伤后应激障碍（PTSD）是一种可能在目睹或经历极度创伤事件后发展出的精神障碍。PTSD 可以影响任何人，无论其种族或文化背景如何。估计每十一人中就有一人会在其一生中经历 PTSD。临床医生实施的 PTSD 量表（CAPS）和针对平民的 PTSD 检查表（PCL-C）访谈是诊断 PTSD 的黄金标准。这些问卷可能会被受试者的回答所欺骗。本工作提出了一种基于深度学习的方法，该方法利用临床访谈期间的音频录音实现了 PTSD 检测的最先进性能。我们的方法基于从临床访谈音频录音中提取的 MFCC 低级特征，随后使用随机 Transformer 进行深度高级学习。得益于随机深度、随机深度学习层和随机激活函数，我们提出的方法在 eDAIC 数据集上实现了 2.92 的 RMSE，达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2403.19441,
title = {A Novel Stochastic Transformer-based Approach for Post-Traumatic Stress Disorder Detection using Audio Recording of Clinical Interviews},
author = {Mamadou Dia and Ghazaleh Khodabandelou and Alice Othmani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19441},
year = {2024}
}