COLINGOct, 2022
从带噪声的语音和语言数据出发的，基于数据驱动的区别抑郁症和痴呆症的方法
Data-driven Approach to Differentiating between Depression and Dementia from Noisy Speech and Language Data
Malikeh Ehghaghi, Frank Rudzicz, Jekaterina Novikova
TL;DR本篇论文研究并对比了线性与非线性聚类方法，以鉴别从语音中区分痴呆和抑郁症之间的能力，研究结果表明，非线性聚类技术可以更好地区分不同疾病群集。从输出结果来看，几种能区分痴呆和抑郁症的主要不同症状为：声学异常、言语的重复性、词语查找困难、认知障碍和词汇复杂度的差异。