Selection of Acoustic and Semantic Speech Features for Identifying Psychiatric Disorders and Training Machine Learning Algorithms

• Grant number: 24/23615-5
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: February 01, 2025
• End date: July 31, 2025
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Principal Investigator: Simone Waquim Ansarah
• Grantee: Luciana Leal de Sousa
• CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis
• Associated research grant: 24/06491-0 - Kuida PsicAnalytix: Artificial Intelligence Algorithm-Assisted Mental Health Platform for Psychodiagnostic Support and Patient Follow-Up, AP.PIPE

Abstract

A análise dos aspectos acústicos e semânticos da linguagem falada podem auxiliar os profissionais de saúde mental no diagnóstico e seguimento de pacientes. Para tanto é necessário desenvolver o protocolo de coleta de dados e estruturar o dado coletado, considerando aspectos clínicos e epidemiológicos. Com a coleta estruturada e após a captura e processamento do som/áudio será possível identificar e selecionar padrões acústicos e semânticos da fala que traduzam estados emocionais, como afeto, humor, percepção e memória, relacionados a transtornos psiquiátricos. Essas features da fala serão utilizadas para o treinamento da inteligência artificial, cujos resultados deverão ser validados a fim de otimizar a precisão do modelo. A análise de atributos acústicos da fala permitirá uma compreensão mais profunda da dinâmica emocional e psicológica do paciente. Focaremos na análise de elementos prosódicos da fala, os quais referem-se às características não textuais da fala que transmitem informações sobre estrutura, significado, emoção e intenção. Os principais elementos prosódicos incluem: ritmo, entonação e volume.