Observationsstudier bygger på noggrann bedömning av mänskligt tillstånd. Ett beteendeigenkänningssystem som modellerar samtalspartners tillstånd i realtid kan avsevärt underlätta mental hälsa domänen. Men beteendeigenkänning från tal är fortfarande en utmanande uppgift eftersom det är svårt att hitta generella och representativa funktioner på grund av bullriga och högdimensionella data, särskilt när data är begränsade och kommenterade grovt och subjektivt. Deep Neural Networks (DNN) har visat löfte i ett brett spektrum av maskininlärning uppgifter, men för Beteende Signal Processing (BSP) uppgifter deras tillämpning har begränsats på grund av begränsad mängd data. Vi föreslår en ram för Sparsely-Connected och Discounty-Trained DNN (SD-DNN) för att hantera begränsade data. Först bryter vi den akustiska funktionen in i undergrupper och utbildar flera olika klassificeringar. Sedan blir de dolda skikten av dessa klassificeringar delar av ett djupare nätverk som integrerar alla funktionsströmmar. Det övergripande systemet möjliggör full konnektivitet samtidigt som det begränsar antalet parametrar som utbildas när som helst och gör det möjligt att uppnå konvergens med till och med begränsade data. Vi presenterar resultat på flera beteendekoder i parets terapidomän och visar fördelarna i beteendeklassificering noggrannhet. Vi visar också viabiliteten i detta system mot levande beteende annoteringar.
REF föreslog glest sammankopplade och osammanhängande utbildade djupa neurala nätverk för att hantera problemet med data med låga resurser i beteendeförståelse.
Sparsely Connected and Disjointly Trained Deep Neural Networks for Low Resource Behavioral Annotation: Acoustic Classification in Couples' Therapy
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}