通过多模态特征工程与融合预测抑郁严重程度
计算机视觉与模式识别
2017-12-01 v1
摘要
我们展示初步工作，以确定患者的声音声学、语言学和面部模式能否预测抑郁严重程度的临床评分，即患者健康问卷抑郁量表(PHQ-8)。我们提出一种融合音频、视频和文本特征三种不同模态的多模态融合模型。通过在AVEC 2017数据集上训练，我们提出的模型优于每种单模态预测模型，并以明显优势超越数据集基线。
引用
@article{arxiv.1711.11155,
title = {Predicting Depression Severity by Multi-Modal Feature Engineering and Fusion},
author = {Aven Samareh and Yan Jin and Zhangyang Wang and Xiangyu Chang and Shuai Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.11155},
year = {2017}
}
备注
Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18)