从人类语音推断精神疾病症状的严重程度
声音
2017-03-17 v1 神经元与认知
摘要
精神疾病通常伴有多种症状，必须对这些症状的严重程度进行分级，以便进行准确的诊断和治疗。这种分级通常由受过训练的临床医生在医患交流中基于人类观察和判断来完成。当前的研究提供了充分的理由预期，人类语音可能携带许多（甚至所有）这些症状的生物标志物或特征。基于这一猜想，我们探索了参照各种标准精神疾病评定量表，客观且自动地对精神疾病症状进行分级的可能性。使用医院环境中几次医患访谈的声学数据，我们采用非参数模型来学习和预测症状评级与语音之间的关系。在此过程中，我们表明不同的发音-语音学语音单元能够不同程度地捕捉不同症状的影响，并利用这一点建立了一种合理的方法，可用于临床目的的精神疾病症状自动分级。
引用
@article{arxiv.1703.05344,
title = {Deducing the severity of psychiatric symptoms from the human voice},
author = {Rita Singh and Justin Baker and Luciana Pennant and Louis-Philippe Morency},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05344},
year = {2017}
}