지능형 연결 시스템 연구실(ICSL) [석사과정] [전우리], 소정민 교수(교신저자)가 경도인지장애 노인의 음성에서 우울 증상만을 분리해 탐지하는 방법을 제시한 논문 「Disentangling Depression from Cognitive Decline in Elderly Speech Using Concurrent Clinical Assessments」이 Interspeech 2026에 정규 논문으로 게재가 확정되었다.

 

경도인지장애(MCI) 노인의 음성에는 인지 기능 저하로 인한 음향 변화와 우울로 인한 음향 변화가 함께 나타난다. 두 요인을 분리하지 않으면 분류 모델이 우울이 아니라 인지 저하 패턴을 학습하게 될 위험이 있다.

연구팀은 MCI 노인 화자 89명을 대상으로 3년에 걸쳐 음성을 수집하고, 같은 시점에 우울(SGDS)과 인지(MMSE) 임상 평가를 함께 시행한 한국어 노인 음성 코퍼스를 구축했다. 선형혼합효과모형과 편상관 분석 모두에서 동일한 결과가 확인됐다. 일곱 개 음향 특징군 가운데 인지 기능을 통제한 뒤에도 우울과 유의한 연관을 보인 것은 포먼트(formant) 특징뿐이었으며, 우울 탐지에 널리 쓰여 온 F0 계열 특징은 유의한 신호를 보이지 않았다. 특히 F1과 F2만으로 구성된 12개 특징만으로 UAR 0.760을 기록해, 전체 eGeMAPS 특징 집합과 자기지도학습 기반 표현을 모두 앞섰다.

이번 연구는 임상 평가를 음성과 동시에 확보할 경우, 인지 저하와 정서 증상이 함께 나타나는 집단에서도 해석 가능한 우울 특이적 음향 지표를 찾아낼 수 있음을 보여준다.

 

[참고자료]

 

연구실: https://icslsogang.github.io/

학회링크: https://interspeech2026.org/en-AU