臨床面接の音声記録を使用した新規の確率的トランスフォーマーベースアプローチによる外傷後ストレス障害の検出

本研究は、臨床面接の音声記録を使用して外傷後ストレス障害(PTSD)を検出するための新しい確率的トランスフォーマーベースのアプローチを提案する。提案モデルは、MFCC低レベル特徴量、確率的深層学習層、確率的活性化関数、および確率的深さを活用することで、eDAICデータセットで最先端の性能を達成する。