抑郁筛查不再只给一个标签：InertiaMPDD用健康参照的偏离量做个体校正
InertiaMPDD把抑郁筛查从单一录音级标签扩展为“与健康参照的偏离”这一可测量证据：它用冻结的多模态表征训练一个预测下一状态的潜变量预测器，再从预测残差中提取参照偏离、残差衰减率和雅可比谱半径三个描述量，用于独立筛查或对人群判定做个体校正。在四个数据集的五个队列上，融合路径在D-Vlog上达到98.41 F1、在LMVD上达到84.98 F1；但在AVEC2014上，参照描述量的区分能力较弱，融合F1为66.67。