LLM-Depression：基于参数高效音频-语言模型的泄漏安全抑郁症分类仓库

该 GitHub 仓库用参数高效音频-语言模型做泄漏安全的二分类抑郁症检测，主要模型为 Qwen2-Audio-7B / Qwen2-7B 与 Gemma 4 12B，比较 audio+text、audio-only、text-only 三种模态，覆盖 D3TEC、Turkish、Androids、DAIC-WoZ、CMDC、E-DAIC 多个数据集。仓库统一了多语言评估协议：以 candidate-label likelihood 作为规范决策规则（按受试者 argmax 平均 dep/non 分数），headline 指标为 Macro-F1、Positive-F1 与 UAR，无效解码标签计为错；teacher-forced 结果仅作单独标注的诊断视图，不与 likelihood 混入同一比较列。