Cognitive Insights Across Languages: Enhancing Multimodal Interview Analysis

认知能力的下降是随着年龄增长而自然发生的过程。及早诊断异常下降对于启动专业治疗以提高受影响者的生活质量至关重要。为了解决这个问题，我们提出了一种多模态模型，能够预测轻度认知障碍和认知得分。我们使用TAUKADIAL数据集进行评估，该数据集包括临床访谈的音频记录。所提出的模型展示了转录和区分访谈中使用的语言的能力。随后，该模型提取音频和文本特征，将它们组合成一个多模态架构以实现强大和普适的结果。我们的方法涉及深入研究，以实现从所提出的模态中获得的各种特征。

该论文旨在解决早期诊断轻度认知障碍的问题，并提出了一种多模态模型来预测认知得分和MCI。

该论文提出了一种结合语音和文本特征的多模态模型，通过深入研究不同特征的组合，实现了对MCI和认知得分的准确预测。

论文使用TAUKADIAL数据集进行评估，并展示了模型在转录和区分不同语言方面的能力。实验结果表明，该模型能够实现稳健且广泛的结果。

在该领域中，最近的相关研究包括：1. 'A multimodal approach to predicting cognitive decline in Alzheimer's disease'；2. 'Deep learning for early diagnosis of mild cognitive impairment: an overview'；3. 'Multimodal machine learning-based prediction of cognitive impairment in Alzheimer's disease using cerebrospinal fluid biomarkers'。