基于语音的个人幸福感估计方法
计算与语言
2019-10-23 v1 音频与语音处理
摘要
个人幸福感的估计日益受到关注，尤其是来自医疗保健和制药行业的关注。我们提出一种利用语音从焦虑、睡眠质量和情绪等多种测量维度估计个人幸福感的方法。通过使用临床验证的问卷以自我评估方式对这些测量打分，我们从语音中提取显著特征，并训练基于深度神经网络的回归模型。对收集的 219 名受试者数据库的实验显示，在预测幸福感相关测量方面结果令人鼓舞；自我评估分数与预测分数之间的一致性相关系数（CCC）对于焦虑为 0.41，对于睡眠质量为 0.44，对于情绪为 0.38。
引用
@article{arxiv.1910.10082,
title = {Toward estimating personal well-being using voice},
author = {Samuel Kim and Namhee Kwon and Henry O'Connell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10082},
year = {2019}
}