Multi-lingual depression-level assessment from conversational speech using acoustic and text features

Depresyon, bireylere ekonomik, refah düzeyi, dolayısıyla üretgenlik açısından büyük bir yük olan, yaygın bir zihinsel sağlık sorunudur. Erken tanı ve depresyonun tespiti tedaviye yardımcı olabilir, ancak tanı genellikle bir sağlık kuruluşu ile iletişim veya yapılandırılmış tanısal bir anket gerektirir. Bu nedenle, günlük hayatta depresyon belirtilerini izleyebilecek göze batmayan önlemler, klinik tedavi için depresyonun izlenmesinde büyük yarar sağlayabilir. Depresyonun vokal biyobelirteçleri, güncel araştırmaların odağı olan, günlük hayatta depresyon belirtilerini değerlendirmede potansiyel olarak kullanılabilecek etkili bir araçtır. Görsel-işitsel özelliklerden depresyon düzeylerini otomatik olarak değerlendirme çabalarına rağmen, akustik özellikler ile birlikte yazılı metin kullanımı daha yeni bir araştırma alanı olarak ortaya çıkmıştır. Ek olarak, veri toplanmasındaki zorluk ve araştırmaya açık sınırlı miktarda veri de algoritmaların başarısını engelleyen zorluklardandır. Bu makalenin sunduğu katkılardan biri, öznitelik seçimi için veritabanı olarak birden çok dil kullanmaktır. Etkili bir öznitelik seçimi, az sayıda konuşma verisinden çok sayıda öznitelik elde edilebildiğinden dolayı, başarılı bir çözüm için çok önemlidir. önerilen çok dilli yöntemimizin daha iyi öznitelikler seçmede etkili olduğu ve depresyon değerlendirme doğruluğunu önemli ölçüde geliştirdiği gözlemlendi. Ayrıca, değerlendirme için metin tabanlı öznitelikler de kullanıldı ve performansı arttırması adına metin ve konuşma temelli sınıflandırıcıları birleştiren bir strateji önerildi.