Natural speech Automated Utility for Mental health

自然语音心理健康自动化实用程序

基本信息

  • 批准号:
    EP/P017746/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 12.83万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2017
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2017 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Promotion of mental well-being is at the core of the World Health Organisation's action plan on mental health 2013--2020, with particular emphasis on the prevention of mental illnesses. Indeed, prevention has long been neglected: if we were to make an analogy with dentistry, the state in mental health is such that we know how to treat caries, but we have yet to discover toothpaste. Although there is research to suggest that internet-based therapy can be beneficial, there has been little progress on automated mental health advice systems. In the last decade, machine learning has made a huge impact on various areas including spoken dialogue systems. Still, the application of statistical spoken dialogue systems has so far been limited to simple information-seeking tasks. Here we propose NAUM---Natural speech Automated Utility for Mental health---, a purely data-driven spoken dialogue system that can be used for maintaining mental well-being. Mental health experts will work on developing NAUM's knowledge, its behaviour will be optimised by novel reinforcement learning algorithms and it will support spoken interaction. This ground breaking research will bring the potential of machine learning in spoken dialogue modelling to an application which has a clear benefit for society. NAUM will provide anonymous support that can be accessed by anyone, any time, anywhere, for free.
促进精神健康是世界卫生组织2013-2020年精神卫生行动计划的核心,特别强调预防精神疾病。事实上,预防长期以来一直被忽视:如果我们将其与牙科相提并论,精神健康状况是这样的:我们知道如何治疗龋齿,但我们还没有发现牙膏。尽管有研究表明,基于互联网的治疗可能是有益的,但在自动化心理健康咨询系统方面进展甚微。在过去的十年里,机器学习对包括口语对话系统在内的各个领域产生了巨大的影响。不过,到目前为止,统计口语对话系统的应用仅限于简单的信息搜寻任务。在这里,我们建议NAUM-心理健康的自然语音自动化实用程序-这是一个纯粹的数据驱动的口语对话系统,可以用于维护心理健康。心理健康专家将致力于发展Naum的知识,它的行为将通过新的强化学习算法进行优化,它将支持口语互动。这项开创性的研究将把机器学习在口语对话建模中的潜力应用到一个对社会有明显好处的应用中。NAUM将提供匿名支持,任何人都可以随时随地免费访问。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Deep learning for language understanding of mental health concepts derived from Cognitive Behavioural Therapy
  • DOI:
    10.18653/v1/w18-5606
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    L. Rojas-Barahona;Bo-Hsiang Tseng;Yinpei Dai;Clare Mansfield;Osman Ramadan;Stefan Ultes;Michael Crawford;M. Gašić
  • 通讯作者:
    L. Rojas-Barahona;Bo-Hsiang Tseng;Yinpei Dai;Clare Mansfield;Osman Ramadan;Stefan Ultes;Michael Crawford;M. Gašić
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Milica Gasic其他文献

Dialogue context sensitive HMM-based speech synthesis
基于对话上下文敏感的 HMM 的语音合成
Transformation-based learning for semantic parsing
基于转换的语义解析学习
  • DOI:
    10.21437/interspeech.2009-695
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Filip Jurcícek;Milica Gasic;Simon Keizer;François Mairesse;Blaise Thomson;Kai Yu;S. Young
  • 通讯作者:
    S. Young
Modelling user behaviour in the HIS-POMDP dialogue manager
在 HIS-POMDP 对话管理器中对用户行为进行建模
  • DOI:
    10.1109/slt.2008.4777855
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Simon Keizer;Milica Gasic;François Mairesse;Blaise Thomson;Kai Yu;S. Young
  • 通讯作者:
    S. Young
Uncertainty Estimates for Efficient Neural Network-based Dialogue Policy Optimisation
基于神经网络的高效对话策略优化的不确定性估计
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Christopher Tegho;Paweł Budzianowski;Milica Gasic
  • 通讯作者:
    Milica Gasic
Dialogue context sensitive speech synthesis using factorized decision trees
使用分解决策树的对话上下文敏感语音合成
  • DOI:
    10.21437/interspeech.2014-200
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Pirros Tsiakoulis;C. Breslin;Milica Gasic;Matthew Henderson;Dongho Kim;S. Young
  • 通讯作者:
    S. Young

Milica Gasic的其他文献

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    2022
  • 资助金额:
    $ 12.83万
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对话响应的自动语音评分及其在高中和高等教育英语作为外语教育中的应用
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  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 12.83万
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  • 批准号:
    10601094
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 12.83万
  • 项目类别:
Quantifying articulatory performance in children with dysarthria: Development of an automated metric for clinical use
量化构音障碍儿童的发音能力:开发用于临床的自动化指标
  • 批准号:
    10439252
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 12.83万
  • 项目类别:
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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