Leveraging Large Language Models for Spontaneous Speech-Based Suicide Risk Detection
作者: Yifan Gao, Jiao Fu, Long Guo, Hong Liu
分类: cs.SD, cs.CL, eess.AS
发布日期: 2025-07-01
备注: Accepted to Interspeech 2025
💡 一句话要点
利用大型语言模型进行基于语音的自发性自杀风险检测
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自杀风险检测 大型语言模型 语音分析 心理健康 特征提取
📋 核心要点
- 现有自杀风险识别方法依赖于主观评估或复杂的生物标记，缺乏非侵入性和易用性。
- 该论文提出利用大型语言模型从语音中提取特征，结合声学和语义信息，以识别自杀风险。
- 实验结果表明，该方法在SW1挑战赛中取得了第一名，准确率达到74%，验证了LLM在语音自杀风险评估中的潜力。
📝 摘要（中文）
早期识别自杀风险对于预防自杀行为至关重要。因此，识别和研究与自杀风险相关的模式和标记已成为当前研究的关键重点。本文介绍了我们在第一届SpeechWellness Challenge (SW1) 中的工作成果，该挑战旨在探索语音作为一种非侵入且易于获取的心理健康指标，用于识别有自杀风险的青少年。我们的方法利用大型语言模型 (LLM) 作为特征提取的主要工具，同时结合传统的声学和语义特征。所提出的方法在测试集上实现了 74% 的准确率，在 SW1 挑战赛中排名第一。这些发现证明了基于 LLM 的方法在自杀风险评估中分析语音的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决青少年自杀风险的早期识别问题，现有方法如问卷调查和临床访谈存在主观性强、耗时耗力等问题，缺乏客观、便捷的评估手段。因此，如何利用语音这一非侵入性数据源，准确识别自杀风险是本研究要解决的核心问题。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解能力，从语音文本中提取与自杀风险相关的特征。同时，结合传统的声学特征，构建一个多模态的自杀风险预测模型。这种方法旨在充分利用语音中的信息，提高自杀风险识别的准确性和效率。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 语音转录：将语音数据转换为文本；2) 特征提取：利用LLM提取文本的语义特征，并提取语音的声学特征；3) 特征融合：将语义特征和声学特征进行融合；4) 模型训练：使用融合后的特征训练分类模型，预测自杀风险等级。
关键创新：该论文的关键创新在于将大型语言模型应用于语音自杀风险评估。与传统方法相比，LLM能够更深入地理解语音文本的语义信息，捕捉到与自杀风险相关的细微语言模式。此外，结合声学特征，可以更全面地分析语音中的信息，提高预测准确率。
关键设计：论文中使用了预训练的LLM模型（具体模型未知）进行特征提取。声学特征可能包括梅尔频率倒谱系数（MFCCs）、能量、基频等。特征融合方法未知，但常见的融合方法包括拼接、加权平均等。分类模型可能采用支持向量机（SVM）、逻辑回归等。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在SW1挑战赛中取得了第一名的成绩，在测试集上达到了74%的准确率。这一结果表明，基于LLM的语音自杀风险评估方法具有较高的有效性，优于传统的基于声学特征或简单语义特征的方法。该研究为语音心理健康分析领域提供了新的思路和方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于在线心理健康平台、智能客服系统等场景，实现对青少年自杀风险的早期预警和干预。通过分析用户的语音数据，可以及时发现潜在的自杀风险，并提供相应的心理支持和帮助，具有重要的社会价值和应用前景。未来，可以将该方法推广到其他心理健康问题的识别和评估中。
📄 摘要（原文）
Early identification of suicide risk is crucial for preventing suicidal behaviors. As a result, the identification and study of patterns and markers related to suicide risk have become a key focus of current research. In this paper, we present the results of our work in the 1st SpeechWellness Challenge (SW1), which aims to explore speech as a non-invasive and easily accessible mental health indicator for identifying adolescents at risk of suicide.Our approach leverages large language model (LLM) as the primary tool for feature extraction, alongside conventional acoustic and semantic features. The proposed method achieves an accuracy of 74\% on the test set, ranking first in the SW1 challenge. These findings demonstrate the potential of LLM-based methods for analyzing speech in the context of suicide risk assessment.