CANAMRF: An Attention-Based Model for Multimodal Depression Detection

多模态抑郁症检测是一个重要的研究课题，旨在使用多模态数据来预测人类的心理状态。以往的方法平等地处理不同的模态，并通过朴素的数学运算融合每个模态，而没有衡量它们之间的相对重要性，这不能为下游的抑郁症任务获得表现良好的多模态表示。为了解决上述问题，我们提出了一种具有自适应多模态循环融合交叉模态注意力网络（CANAMRF）用于多模态抑郁症检测。CANAMRF由多模态特征提取器、自适应多模态循环融合模块和混合注意力模块构成。通过在两个基准数据集上进行实验，CANAMRF展示了最先进的性能，强调了我们提出的方法的有效性。

本文旨在通过多模态数据预测人类的精神状态，提出了一种Cross-modal Attention Network with Adaptive Multi-modal Recurrent Fusion (CANAMRF)来解决多模态数据融合中不同模态重要性不同的问题。

文章的关键思路是使用自适应多模态循环融合模块和混合注意力模块构建CANAMRF模型，以更好地融合不同模态的数据，并提高下游抑郁症检测任务的性能。

实验结果表明，CANAMRF在两个基准数据集上表现出了最先进的性能。该研究还提供了用于抑郁症检测的新的多模态数据融合方法，对未来的相关研究有启示意义。

最近的相关研究包括：1. Multimodal Depression Detection using Audio, Text, and Visual Images; 2. Multimodal Fusion for Depression Analysis; 3. Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy。