Bipolär sjukdom är en kronisk psykiatrisk sjukdom som kännetecknas av patologiska humörsvängningar i samband med allvarliga störningar i känsloregleringen. Klinisk övervakning av humöret är nyckeln till vård av dessa dynamiska och invalidiserande humörtillstånd. Frekvent och detaljerad övervakning förbättrar klinisk känslighet för att upptäcka humörförändringar, men kräver vanligtvis kostsamma och begränsade resurser. Talegenskaperna förändras under både deprimerade och maniska tillstånd, vilket tyder på automatiska metoder som tillämpas på talsignalen kan effektivt användas för att övervaka humörförändringar. Men tal moduleras av många faktorer, vilket gör stämningen tillståndsförutsägelse utmanande. Vi tror att känslor kan användas som ett mellansteg för att förbättra stämningstillståndet förutsägelse. Detta dokument presenterar kritiska steg för att utveckla denna pipeline, inklusive (1) en ny i den vilda känslor dataset, PRIORI Emotion Dataset, samlas in från vardagliga smartphone konversationstal inspelningar, (2) aktivering/valence känslor igenkänningsgrunder på denna dataset (PCC av 0,71 respektive 0,41, respektive 3) signifikant korrelation mellan förutsagd känsla och humör för individer med bipolär sjukdom. Detta ger belägg och en fungerande baslinje för användningen av känslor som meta-feature för övervakning av stämningstillstånd.
REF verifierade det signifikanta sambandet mellan förutsagd känsla och humör för personer med bipolär sjukdom på akustisk modalitet.
The PRIORI Emotion Dataset: Linking Mood to Emotion Detected In-the-Wild
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}