Unlocking the Emotional States of High-Risk Suicide Callers through Speech Analysis

Cette étude examine la reconnaissance des émotions dans la parole comme moyen d’étudier les variations de l’état émotionnel dans des appels à une ligne d’aide. Elle propose une méthode de bout en bout associant des réseaux convolutifs et des unités récurrentes à portes. Les CNN apprennent des représentations directement à partir du signal brut, sans caractéristiques manuelles ni spectrogrammes, et traitent des signaux de durées variables sans segmentation. Les GRU apprennent les dépendances temporelles. L’évaluation porte sur NSPL-CRISE, un jeu de données constitué d’appels de personnes confrontées à des difficultés psychologiques, dont certaines peuvent présenter des antécédents d’idées ou de tentatives suicidaires. Les auteurs rapportent des performances supérieures aux méthodes comparées pour la reconnaissance des émotions. Le code de l’étude est disponible dans le dépôt associé.