利用语音与语言预测癌症患者与配偶互动中的行为
计算与语言
2019-08-05 v1
摘要
癌症除可能影响日常行为外，还会降低确诊者及其配偶照护者的生活质量。有证据表明配偶间的有效沟通可改善与癌症相关的福祉，但利用人工标注框架高效评估日常互动质量十分困难。基于说话者互动线索的自动行为识别有助于分析此类伴侣间的互动并识别有益于有效沟通的行为。本文提出并详述了一个包含 85 对真实癌症伴侣二元互动的数据集，以及一组关于人际沟通属性的观察行为编码。我们描述并采用了基于神经网络的系统，依据轮次级声学与词汇语音模式对这些行为进行分类。此外，我们探究了控制性别、患者/照护者角色及对话内容等因素对行为分类的影响。对初步结果的分析表明了该任务因目标行为性质所带来的挑战，并提示融入上下文处理的技术可能更适于应对此问题。
引用
@article{arxiv.1908.00908,
title = {Predicting Behavior in Cancer-Afflicted Patient and Spouse Interactions using Speech and Language},
author = {Sandeep Nallan Chakravarthula and Haoqi Li and Shao-Yen Tseng and Maija Reblin and Panayiotis Georgiou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.00908},
year = {2019}
}