近年来,抑郁症导致自杀的事件频频见诸媒体,“早发现早治疗”被认为该疾病的最佳处理方案,其预示抑郁症早期筛查必要性。传统抑郁症诊断多取决于自查量表和医生访谈,然此方式受限于临床医生的专业水平和当前国内医疗资源分布不均。人工智能的快速发展为抑郁症识别提供了新的解决方案,其有望弥补上述不足。抑郁症患者语言上常表现为消极、厌世,表情常表现为皱眉和更少的微笑,声音常表现为语速较慢、停顿较多。通过情感分析辅助识别抑郁症是一种趋势,已经有一些研究通过分析社交文本、语音信号或面部图像来检测抑郁症,然而,由于抑郁症的表现形式多样,基于单一特征的抑郁症识别获取信息不充分导致识别不准确,故论文设计了一套基于文本、语音和面部图像的多模态抑郁症识别系统,具体工作如下:（1）文本情感分析,论文引入第四范式（Prompt工程）对用户访谈过程中的应答文本进行情感分析。与常用的精调（Fine-tuning）预训练模型以适配下游任务不同,Prompt工程是将下游任务的数据重构以适配预训练模型,使其看起来更像是在文本prompt的帮助下解决预训练期间任务,能够很好地复用预训练模型的效果,节省训练时间和减小开销。（2）面部表情分析,论文使用ResNet101V2模型对访谈过程中抓取的用户面部图像进行表情分析。ResNet101V2模型在ResNet101模型每一层基础上加入正则化,有效减小了参数值大小,降低了模型复杂度,更容易训练且泛化性更强,其在面部表情识别等图像分类任务中表现较好。（3）语音情感分析,论文使用双向长短期记忆网络（BiLSTM）模型对访谈过程中获取的用户语音信号进行情感分析。BiLSTM由前向LSTM和后向LSTM组合而成,具有长时记忆功能和捕获双向情感信息的功能,在语音情感分析等序列信息建模应用上有很大优势。（4）多模态融合,论文提出使用注意力（Attention）算法对多模态特征进行融合。Attention算法通过不断调整各模态的权重,并与对应的特征向量进行相乘,最后级联得到融合特征向量。Attention算法有效实现了多模态信息的互补性和多模态贡献度计算,保证了多模态信息融合的合理性和准确度。系统可以作为抑郁症早期筛查的辅助工具,具有高效性、便捷性,并且不受时间空间的约束,可大大提高医生的诊断效率。