過去の研究では、患者の音声に含まれるテキスト情報だけを考慮し、元々の音響情報を無視することが一般的でした。同じテキスト内容でも、発話条件によって異なる意図情報が含まれている可能性があるため、これらの音響特徴は重要です。以前の研究では、テキスト特徴と音響特徴を組み合わせて感情分類などで良好な成果を上げています。しかし、多くの早期の深層学習モデルは患者のスピーチからアコースティックフィーチャーを無視してきました。