国家经济的快速发展和生活节奏的加快，使得人们在工作、生活中承受了越来越大的压力。长期处于高压力状态下，人们的身体和心理会受到影响，从而导致抑郁症等精神健康问题的增加。同时能够提供专业心理咨询服务的心理咨询师不到3万人，具有极大的缺口。
基于此背景下，华侨大学创新创业实践团队研发了基于Transformer的多模态自适应网络的抑郁水平智检系统来应对这一现象。该系统是一个创新的心理健康评估工具。该系统结合语音、文字、图像和生理指标等多种数据模态，利用 Transformer 模型和机器学习算法，实现对用户抑郁水平的智能检测和评估。
如下图所示，我们展示了一个用于基于 Transformer 的多模态自适应网络的抑郁水平智检系统的工作流程图
1、输入数据：系统的输入数据，包括视频的音频和视频。
2、数据处理：
（1）音频：利用OpenSMILE工具处理音频信号，提取出代表语音特征，如：梅尔频率倒谱系数（MFCC）。
（2）图像帧：使用OpenFace工具分析图像帧，提取出代表面部表情的特征，如AUpose。
3、时序特征提取：通过变换器编码器（Transformer Encoders）处理时序数据，将音频和图像帧随时间变化的数据转换为机器学习模型可以理解的形式。
4、多任务学习：
（1）系统分为多个完全连接层（FC Blocks），每层负责不同的学习任务，包括回归任务和分类任务。
（2）每个任务都有一个专门的损失函数，用于在学习过程中衡量和优化模型的预测性能。
5、融合：
（1）多任务学习的结果进行融合，这一步骤可能是结合各任务输出，提高最终预测的准确性。
（2）采用自适应晚期融合技术，根据各个任务的表现来调整输出结果的组合方式。
6、最终预测：系统输出视频面试的最终预测结果，可能用于评估面试者的情绪、诚信度等行为特征。
这一系统未来将被引入更多的社会场景，如学校、企业、社区等，以造福广大民众。通过在各种社会环境中的部署，该系统可以帮助更多人识别和管理抑郁情绪，提供及时的干预和支持，从而减轻心理健康问题带来的影响，促进社会的健康与稳定。
