WEE-Therapy：用于心理咨询对话分析的弱编码器混合框架
音频与语音处理
2025-10-06 v1 计算与语言
机器学习
声音
摘要
计算心理学的发展需要能够深入理解咨询对话的 AI 工具。现有的音频语言模型通常依赖于在通用数据上预训练的单个语音编码器，难以捕捉复杂情绪和专业技术等特定领域特征。为解决此问题，我们提出了 WEE-Therapy，一种结合了弱编码器集成（WEE）机制的多任务 AudioLLM。该机制利用一组轻量级、专业化的编码器来补充强大的基础编码器。一种新颖的双路由策略将稳定的、与数据无关的领域知识与动态的、依赖数据的专家选择相结合。在情绪识别、技术分类、风险检测和摘要任务上的评估表明，WEE-Therapy 在所有任务上均取得了显著的性能提升，且参数开销极小，展示了其在 AI 辅助临床分析方面的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2510.02320,
title = {WEE-Therapy: A Mixture of Weak Encoders Framework for Psychological Counseling Dialogue Analysis},
author = {Yongqi Kang and Yong Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.02320},
year = {2025}
}
备注
5 pages