Automatisk bedömning av depression från talsignaler påverkas av variationer i akustiskt innehåll och högtalare. I denna studie fokuserade vi på att ta itu med dessa variationer. Vi använde en databas bestående av inspelningar av intervjuer från ett stort antal kvinnliga talare: 735 personer som lider av depressiva (dystymi och större depression) och ångeststörningar (generaliserat ångestsyndrom, panikångest med eller utan agorafobi) och 953 friska individer. Med hjälp av denna unika och omfattande databas byggde vi ett i-vektor-ramverk. För att fånga in olika aspekter av talsignaler använde vi röstkvalitetsfunktioner utöver konventionella cepstrala funktioner. Funktionerna (F0, F1, F2, F3, H1-H2, H2-H4, H4-H2k, A1, A2, A3 och CPP) inspirerades av en psykoakustisk modell av röstkvalitet [1]. Ett i-vektorbaserat system med Mel Frequency Cepstral Koefficienter (MFCC) och ett annat med hjälp av röstkvalitetsfunktioner utvecklades. Röstkvalitet funktioner utförs samt MFCCs. En score-level fusion användes sedan för att kombinera dessa två system, vilket resulterade i en 6% relativ förbättring av noggrannheten i jämförelse med i-vektorn systemet baserat enbart på MFCCs. Systemet var robust även när yttrandenas längd förkortades till 10 sekunder.
I REF fokuserade författarna på att bedöma depression från talsignaler.
Effectiveness of Voice Quality Features in Detecting Depression
{'venue': 'INTERSPEECH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}