Learning Co-Speech Gesture for Multimodal Aphasia Type Detection

📄 arXiv: 2310.11710v2 📥 PDF

作者: Daeun Lee, Sejung Son, Hyolim Jeon, Seungbae Kim, Jinyoung Han

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-18 (更新: 2023-10-20)

备注: EMNLP 2023 accepted

期刊: EMNLP 2023:Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.577

💡 一句话要点

提出多模态图神经网络以解决失语症类型检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 失语症 多模态学习 图神经网络 手势识别 语音处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法对失语症类型的检测关注不足，导致在临床应用中难以准确识别不同类型的失语症。
  2. 本文提出了一种多模态图神经网络，通过分析语音和手势的相关性来提高失语症类型的检测准确性。
  3. 实验结果显示，所提方法在F1值上达到84.2%，显著优于现有方法，且手势特征在检测中表现更佳。

📝 摘要（中文）

失语症是一种由脑损伤引起的语言障碍，准确识别特定失语症类型（如布罗卡失语症和韦尼克失语症）对于有效治疗至关重要。然而，现有方法对不同类型失语症的检测关注较少。本文提出了一种多模态图神经网络，利用语音和相应的手势模式进行失语症类型检测。通过学习每种失语症类型的语音与手势模态之间的相关性，我们的模型能够生成对手势信息敏感的文本表示，从而实现准确的失语症类型检测。大量实验表明，我们的方法在现有方法中表现优越，达到了84.2%的F1值，且手势特征的表现优于声学特征，突显了手势表达在失语症类型检测中的重要性。我们提供了代码以便复现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决失语症类型检测中的不足，现有方法未能充分利用手势信息，导致检测准确性低下。

核心思路：我们提出通过多模态图神经网络，结合语音和手势数据，学习两者之间的相关性，以提高失语症类型的识别能力。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、图神经网络模型构建和分类阶段，主要模块为语音和手势特征的融合与学习。

关键创新：本研究的创新点在于引入手势信息作为重要特征，与传统声学特征结合，显著提升了失语症类型检测的准确性。

关键设计：在网络结构上，我们设计了特定的损失函数以优化手势与语音特征的融合，采用图神经网络以捕捉模态间的复杂关系。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在F1值上达到了84.2%，显著优于现有技术，展示了手势特征在失语症类型检测中的重要性。与传统声学特征相比，手势特征的使用提升了检测性能，验证了多模态融合的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在临床语言治疗和康复领域。通过准确识别失语症类型，医生可以制定更有效的治疗方案，从而改善患者的语言恢复效果。此外，未来可能扩展到其他语言障碍的检测与分析。

📄 摘要（原文）

Aphasia, a language disorder resulting from brain damage, requires accurate identification of specific aphasia types, such as Broca's and Wernicke's aphasia, for effective treatment. However, little attention has been paid to developing methods to detect different types of aphasia. Recognizing the importance of analyzing co-speech gestures for distinguish aphasia types, we propose a multimodal graph neural network for aphasia type detection using speech and corresponding gesture patterns. By learning the correlation between the speech and gesture modalities for each aphasia type, our model can generate textual representations sensitive to gesture information, leading to accurate aphasia type detection. Extensive experiments demonstrate the superiority of our approach over existing methods, achieving state-of-the-art results (F1 84.2\%). We also show that gesture features outperform acoustic features, highlighting the significance of gesture expression in detecting aphasia types. We provide the codes for reproducibility purposes.