抑郁症作为一种常见的精神障碍,它会影响一个人的思想、行为、感觉和幸福感。抑郁症是当今世界范围内普遍存在的一种疾病,对人类的生存和发展造成了很大的危害。同时,伴随着社会的持续发展和进步,人们在学习和工作中承受的压力也在变大JQ1,该疾病的发病率上升,并且还出现了年轻化的趋势。在我国抑郁症患者中,青少年、大学生人群所占的总比例逐年递增。面对如此严峻的态势,我们必须对抑郁症给予足够的重视。然而,传统的抑郁症临床诊断的方法大都是通过专业医生问诊与心理量表测试结合起来,对医师的专业水平要求较高,而且这种方式受临床医生和患者的主观因素的制约。另外,目前专业医师的数量也难以满足日益增长的患者人数。这些问题导致抑郁障碍的快速诊断和大规模筛选造成了困难,而如果能在早期发现并识别到抑郁,可以直接减少与抑郁症相关的社会和经济压力。基于此,研究一种准确、客观、有效的抑郁症自动识别方法以辅助抑郁诊断具有重要的研究价值和社会效益。由于语音数据具有采集方便简单、成本相对低廉、隐私性较好、非侵入的特点,其在现实世界的应用中显示了较大的潜力。因此,本文首先进行了基于语音的单模态抑郁检测,随后引入了文本探索了多模态融合的抑郁检测的方法。本文的主要研究内容可以总结为如下两个方面:(1)抑郁症临床访谈的时长可以达到二十分钟或更长。由于梯度爆炸、梯度消失问题的存在,使用传统的RNN方法无法很好地捕获时间序列中的长程依赖关系。针对上述问题,本文提出了一种基于Transformer模型与卷积神经网络相结合的语音抑郁检测方法,避免了无法捕获长程依赖的问题,帮助模型更好地完成抑郁检测任务。此外,针对抑郁语料库规模较小的问题,使用了数据增强的办法对样本数量进行了扩充,从而提高了系统的性能。(2)由于单模态数据存在信息量不足且易受外界因素干扰的特点,特别是当语音存在噪声时,抑郁检测系统的鲁棒性和准确性往往不能令人满意。而文本数据可以很好地与音频互补,获得丰富且互补的特征信息,因此,引入文本数据,探索语音与文本相结合的多模态抑郁检测方法。在第一个工作中,使用了Transformer模型来捕获长程依赖,然而Transformer对时间计算和空间存储的要求仍然较高,复杂度达到了O(n~2),因此在面对较长输入时,Trchronic otitis mediaansformer仍然无能为力。针对上述存在的问题,本文提出了一种基于Transformer改进的多模态融合的抑郁检测模型,以克服自注意力机制的二次复杂度。以上研究内容在DAIC-WOZ数据集上进行了实验,实验结果验证了本文所提出的方法分别在单模态和多PS-341模态抑郁检测任务的有效性。