利用临床访谈中的对话特征识别心境发作
音频与语音处理
2022-03-28 v2 声音
神经元与认知
摘要
双相情感障碍是一种严重的慢性精神疾病，以从抑郁到躁狂的病理性情绪摇摆为特征，需要持续的症状严重程度追踪，以指导和衡量对维持长期健康至关重要的治疗。心理健康专业人员通过半结构化临床访谈评估症状严重程度。在这些访谈中，他们观察患者的言语行为，包括患者说什么以及怎么说。在这项工作中，我们超越声学与词汇信息，研究更高层次的交互模式如何也在心境发作期间发生变化。随后我们进行了一项二次分析，探究这些通过对话特征度量的交互模式，是否可与声学特征结合使用，以自动识别心境发作。我们的结果表明，在分析和构建用于预测及监测心境的自动化系统时，考虑对话特征是有益的。
引用
@article{arxiv.1910.05115,
title = {Identifying Mood Episodes Using Dialogue Features from Clinical Interviews},
author = {Zakaria Aldeneh and Mimansa Jaiswal and Michael Picheny and Melvin McInnis and Emily Mower Provost},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.05115},
year = {2022}
}