When LLMs Meets Acoustic Landmarks: An Efficient Approach to Integrate Speech into Large Language Models for Depression Detection
作者: Xiangyu Zhang, Hexin Liu, Kaishuai Xu, Qiquan Zhang, Daijiao Liu, Beena Ahmed, Julien Epps
分类: eess.AS, cs.AI, cs.SD
发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-09-23)
💡 一句话要点
提出将声学特征融入大语言模型以提升抑郁症检测效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 抑郁症检测 大语言模型 声学地标 多模态融合 人工智能 心理健康 语音信号
📋 核心要点
- 现有的抑郁症检测方法主要依赖文本输入，忽视了语音信号的重要性，限制了检测的准确性和全面性。
- 本文提出了一种将声学地标融入大语言模型的方法，通过整合语音信号来增强抑郁症检测的效果。
- 在DAIC-WOZ数据集上的评估结果显示，该方法在抑郁症检测任务中超越了现有的音频-文本基线，表现出色。
📝 摘要（中文）
抑郁症是全球心理健康的重要问题，促使了基于人工智能的检测方法的广泛研究。大语言模型（LLMs）因其在心理健康应用中的多样性而备受关注，但其主要局限在于仅依赖文本输入，限制了其能力。本文提出了一种创新的方法，将声学语音信息整合到LLMs框架中，以实现多模态抑郁症检测。通过利用声学地标，我们的方法为文本转录添加了关键维度，揭示了个体的独特语音模式及其潜在心理状态。实验结果表明，该方法在DAIC-WOZ数据集上取得了与现有音频-文本基线相比的最先进结果，展示了LLMs在理解和处理语音信号方面的新视角。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有抑郁症检测方法对文本输入的依赖，导致无法充分利用语音信号的信息，从而影响检测效果。
核心思路：通过将声学地标整合到大语言模型中，本文提出了一种多模态的抑郁症检测方法，能够同时考虑文本和语音信息，从而提高检测的准确性。
技术框架：整体架构包括声学特征提取模块、文本处理模块和融合模块。声学特征提取模块负责从语音信号中提取声学地标，文本处理模块则处理文本输入，最后通过融合模块将两者的信息结合，进行抑郁症状态的判断。
关键创新：最重要的创新点在于引入声学地标这一概念，将语音的发音特征与文本信息结合，提供了更丰富的上下文信息，显著提升了抑郁症检测的效果。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡文本和语音信息的贡献，并使用了深度学习网络结构来处理多模态输入，确保模型能够有效学习到语音与文本之间的关联。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文提出的方法在DAIC-WOZ数据集上取得了最先进的性能，相较于现有音频-文本基线，检测准确率提高了显著的幅度，验证了多模态融合的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括心理健康监测、在线咨询服务和智能医疗系统。通过结合语音信号，能够更准确地识别抑郁症状，帮助专业人士提供更有效的干预措施，具有重要的社会价值和实际影响。
📄 摘要（原文）
Depression is a critical concern in global mental health, prompting extensive research into AI-based detection methods. Among various AI technologies, Large Language Models (LLMs) stand out for their versatility in mental healthcare applications. However, their primary limitation arises from their exclusive dependence on textual input, which constrains their overall capabilities. Furthermore, the utilization of LLMs in identifying and analyzing depressive states is still relatively untapped. In this paper, we present an innovative approach to integrating acoustic speech information into the LLMs framework for multimodal depression detection. We investigate an efficient method for depression detection by integrating speech signals into LLMs utilizing Acoustic Landmarks. By incorporating acoustic landmarks, which are specific to the pronunciation of spoken words, our method adds critical dimensions to text transcripts. This integration also provides insights into the unique speech patterns of individuals, revealing the potential mental states of individuals. Evaluations of the proposed approach on the DAIC-WOZ dataset reveal state-of-the-art results when compared with existing Audio-Text baselines. In addition, this approach is not only valuable for the detection of depression but also represents a new perspective in enhancing the ability of LLMs to comprehend and process speech signals.