利用军侣对话中多模态交互线索自动预测自杀风险
音频与语音处理
2019-11-28 v1
摘要
自杀是全球性重大社会挑战，具有从个体健康、心理和行为要素到社会经济层面的广泛风险因素。尤其是军事人员处于特别高的风险中。危机资源虽有助益，但常受限于临床就诊机会或治疗师可用性，尤其在需要及时干预时。因此已有研究致力于识别家庭内伴侣间的沟通模式是否能在干预前提供潜在自杀行为的初步信息。本文探究军侣对话中的声学、词汇、行为与话轮转换线索能否提供有意义的自杀风险标记。我们通过自动说话人分离与语音识别前端提取这些线索，在真实世界噪声条件下检验其有效性。评估通过对三种自杀风险程度分类进行：无、意念、企图。我们的自动系统在所有分类场景中均显著优于随机水平，且发现行为与话轮转换线索最具信息量。我们还观察到以说话人性别和讨论话题等因素为条件往往能提升分类性能。
引用
@article{arxiv.1911.11927,
title = {Automatic prediction of suicidal risk in military couples using multimodal interaction cues from couples conversations},
author = {Sandeep Nallan Chakravarthula and Md Nasir and Shao-Yen Tseng and Haoqi Li and Tae Jin Park and Brian Baucom and Craig J. Bryan and Shrikanth Narayanan and Panayiotis Georgiou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.11927},
year = {2019}
}
备注
submitted to ICASSP 2020