一种用于抑郁症检测的音视频融合多模态评估方法

本发明公开了一种用于抑郁症检测的音视频融合多模态评估方法，涉及智能技术和图像检测技术领域。本发明即为多模态抑郁症评估框架实现评估的方法，能够有效提取面部表情和语音数据中的深层特征，并通过优化的跨模态交互机制实现多模态信息的高效融合，且本发明提出的框架不仅能够捕捉面部微表情的时空动态变化，还能提取语音信号中的情感特征，从而提升抑郁症检测的准确性和鲁棒性，并通过自适应多得分融合模块(AMFM)，本发明能够根据不同模态的重要性动态调整权重，实现更精确的抑郁症严重程度评估，有效解决现有方法在模态特异性建模和信息互补性利用不足的问题。