从短时自由语音片段中检测焦虑
计算与语言
2023-12-27 v1 计算机与社会
机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
获取心理健康评估的障碍（包括成本和污名化）仍然是心理健康诊断和治疗中的阻碍。基于语音样本的机器学习方法可能有助于解决这一问题。在这项工作中，我们开发了机器学习解决方案，用于从患者的音频日志中诊断焦虑障碍。我们使用了一个新颖的焦虑数据集（通过与Kintsugi Mindful Wellness Inc.合作提供），并实验了多种不同复杂度的模型，利用音频、文本以及多种模态的组合。我们表明，基于多模态和音频嵌入的方法在该任务中取得了良好的性能，AUC ROC分数达到0.68-0.69。
引用
@article{arxiv.2312.15272,
title = {Detecting anxiety from short clips of free-form speech},
author = {Prabhat Agarwal and Akshat Jindal and Shreya Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.15272},
year = {2023}
}