RELIABILITY / MULTIMODAL / SYNTHETIC LAB

Evidence-aware decision gate
证据感知可靠性门禁

调整合成的模态质量、校准置信度与跨模态分歧，观察系统何时自动输出，何时请求复核。这个页面把拟博士研究中的第二个问题变成一个可操作的工程学习示例。

输入条件 / Input conditions

整体质量代理 72

校准置信度 78%

跨模态分歧 18%

可用模态音频 / Audio 文本 / Text 视觉 / Vision

质量、置信度与分歧均在教学阈值内。

质量 / Quality72

置信 / Confidence78%

分歧 / Disagreement18%

可自动输出请求复核证据不足

门禁规则：至少一个模态可用；质量 ≥ 45；置信度 ≥ 70%；分歧 ≤ 45%。阈值仅用于说明状态逻辑，不是训练得到的结果。

研究边界：真实实验需要在开发集上学习和校准阈值，再用冻结协议评估独立测试集。这个页面使用合成数值，不报告情绪识别性能。