Speech Emotion Recognition in People at High Risk of Dementia

Kim Dongseon; Yi Bongwon; Won Yugwon

doi:10.12779/dnd.2024.23.3.146

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저자정보: Kim Dongseon (Department of Silver Business, Sookmyung Women’s University, Seoul, Korea.) Yi Bongwon (Department of Communication Disorders, Korea Nazarene University, Cheonan, Korea.) Won Yugwon (Baikal AI Co. Ltd., Seoul, Korea.)

저널정보: 대한치매학회 Dementia and Neurocognitive Disorders(대한치매학회지) Dementia and Neurocognitive Disorders(대한치매학회지) 제23권 제3호

발행연도: 2024.7

수록면: 146 - 160 (15page)

DOI: 10.12779/dnd.2024.23.3.146

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Background and Purpose: The emotions of people at various stages of dementia need to be effectively utilized for prevention, early intervention, and care planning. With technology available for understanding and addressing the emotional needs of people, this study aims to develop speech emotion recognition (SER) technology to classify emotions for people at high risk of dementia. Methods: Speech samples from people at high risk of dementia were categorized into distinct emotions via human auditory assessment, the outcomes of which were annotated for guided deep-learning method. The architecture incorporated convolutional neural network, long short-term memory, attention layers, and Wav2Vec2, a novel feature extractor to develop automated speech-emotion recognition. Results: Twenty-seven kinds of Emotions were found in the speech of the participants. These emotions were grouped into 6 detailed emotions: happiness, interest, sadness, frustration, anger, and neutrality, and further into 3 basic emotions: positive, negative, and neutral. To improve algorithmic performance, multiple learning approaches were applied using different data sources—voice and text—and varying the number of emotions. Ultimately, a 2-stage algorithm—initial text-based classification followed by voice-based analysis—achieved the highest accuracy, reaching 70%. Conclusions: The diverse emotions identified in this study were attributed to the characteristics of the participants and the method of data collection. The speech of people at high risk of dementia to companion robots also explains the relatively low performance of the SER algorithm. Accordingly, this study suggests the systematic and comprehensive construction of a dataset from people with dementia.

#People at High Risk of Dementia #Speech Emotion Recognition #CNN+LSTM Algorithm #Deep Learning #Voice and Text Analysis

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