基于自发语音的自杀风险检测：使用Whisper和大语言模型
计算与语言
2024-09-25 v2 声音
音频与语音处理
摘要
自杀风险的早期检测非常重要，因为它能够进行干预以防止潜在的自杀企图。本文研究了基于青少年自发语音的自杀风险自动检测，并收集了一个包含超过一千名10至18岁青少年的15小时自杀语音的普通话数据集用于我们的实验。为了利用自发语音中嵌入的多样化声学和语言特征，我们使用了Whisper语音模型和文本大语言模型进行自杀风险检测。我们采用了全参数微调和参数高效微调方法来使预训练模型适应自杀风险检测任务，并评估了多种音频-文本融合方法来结合Whisper和LLM的表示。所提出的系统在包含119名受试者的测试集上达到了0.807的检测准确率和0.846的F1分数，表明了其在真实自杀风险检测应用中的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2406.03882,
title = {Spontaneous Speech-Based Suicide Risk Detection Using Whisper and Large Language Models},
author = {Ziyun Cui and Chang Lei and Wen Wu and Yinan Duan and Diyang Qu and Ji Wu and Runsen Chen and Chao Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03882},
year = {2024}
}
备注
Accepted by Interspeech 2024