| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
ベイズ推定を用いた音声メンタルヘルス指標の精度向上の検討
○高野 毅・大宮康宏・浦口智貴（PST）・樋口政和・中村光晃・篠原修二・光吉俊二（東大）・斉藤 拓・吉野相英・戸田裕之（防衛医科大）・徳野慎一（東大） |
| 抄録 |
（和） |
ストレス過多な現代において，メンタルヘルス不調の早期発見が課題となっている．これまで著者らは音声からメンタル状態を推定する技術の研究を進めてきた．この技術には非侵襲であり手軽に行えるという利点がある．筆者らは音声から推定される感情の割合から話者のメンタルヘルス状態を推定する技術， MIMOSYS (Mind Monitoring System) を開発した．MIMOSYSには，短期間の音声データではメンタルヘルス状態推定時の特異度が低いという性質がある．本研究では大うつ病性障害の患者の音声データを収集し，軽症者と重症者の元気圧の尤度分布を求め，ベイズの定理を用いて被験者の発話から得られた元気圧から事後確率を計算することで重症者の確率を推定した．その結果，元気圧そのものより分離性能が向上することが確認できた．以上から短期間のMIMOSYSデータから高い精度でメンタルヘルス状態を推定できる可能性が示された． |
| （英） |
Early detection of mental health malfunction is an issue in today's stressful modern era. We have developed MIMOSYS (Mind Monitoring System) which estimates human's mental health condition by voice. This technology has the advantage of being noninvasive and easy to measure. On the other hand, MIMOSYS has a property that the specificity is low at estimating mental health status from short-term speech. In this study, we collected speech data of patients with major depressive disorder, found the likelihood distribution of Vitality of mild and severe individuals, calculated the posterior probability using Bayes' theorem from Vitality which obtained from subject's utterance and estimated patients’ severity. As a result, it was confirmed that the separation performance improves more than Vitality itself. From the result, it was shown that it is possible to estimate mental health condition with high precision from short-term MIMOSYS data. |
| キーワード |
（和） |
音声 / 病態分析 / 鑑別 / 大うつ病性障害 / / / / |
| （英） |
Voice / Pathophysiology / Distinguish / Major Depressive Disorder / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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