CN118136256B 一种多模态心理健康预测方法及系统 （肇庆医学院）_第1页
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文档简介

本发明提出基于一种多模态心理健康预测2S4、利用训练好的心理健康预测模型对用户的心理W1表示文本数据提取过程中的权重参数；将每份语音数据转换为文字，然后对每份语音数据进行分帧处利用复合情绪知识单元结合长短时记忆神经网络对语音特征和生理特征的复合情绪将文本单模态特征、图像单模态特征和复合情绪变化特征三个模态特3在通过长短记忆神经网络对三个融合特征进行编码，获取双模将双模态融合特征和以及文本单模态特征、图像单模态特征和复单模态特征和复合情绪变化特征三个模态特征为测试集进行训练，得到心理健康预测模2.根据权利要求1所述的一种多模态心理健康预测方法，其特征在于，所述方法还包定义一个可行性函数f(s,a)，表示在状态s的情况下表示在状态s下采取动作a是否满4采用反向传播算法对损失函数求导，得到损失函数的梯度；重复数据收集模块，用于收集待测试的人员的多模态数据，并模型构建模块，用于根据融合特征构建心理健康预测模型，并使用融合心理健康分类模块，用于利用训练好的心理健康预测模型对用户的心理健康进行预将每份语音数据转换为文字，然后对每份语音数据进行分帧处利用复合情绪知识单元结合长短时记忆神经网络对语音特征和生理特征的复合情绪5将文本单模态特征、图像单模态特征和复合情绪变化特征三个模态特在通过长短记忆神经网络对三个融合特征进行编码，获取双模将双模态融合特征和以及文本单模态特征、图像单模态特征和复单模态特征和复合情绪变化特征三个模态特征为测试集进行训练，得到心理健康预测模6时也可以通过提升社会的心理健康水平来促进社会的[0005]为了达到上述目的，在本发明的第一方面提供了一种多7[0020]定义一个可行性函数f(s,a)，表示在状态s的语音特征，同时利用时间滑动窗口的方式提取每个时间尺度内的生理数据的生理特征；[0026]利用复合情绪知识单元结合长短时记忆神经网络对语音特征和生理特征的复合8i[0041]根据心理健康类别的输出值，再通过Softmax函数计算对应心理健康类别的概率9[0062](1)本发明通过结合利用深度学习网络和多模态融合技术，提高了心理健康测试[0063](2)同时在中间部分还通过复合情绪分类单元的技术，克服了现有心理健康检测[0067]利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限[0088]定义一个可行性函数f(s,a)，表示在状态s的语音特征，同时利用时间滑动窗口的方式提取每个时间尺度内的生理数据的生理特征；[0094]利用复合情绪知识单元结合长短时记忆神经网络对语音特征和生理特征的复合i[0109]根据心理健康类别的输出值，再通过Softmax函数计算对应心理健康类别的概率[0116]如图2所示，本发明实施例还提供了一种多模态心理健康预测系统，所述系统包[0120]心理健康分类模块504，用于利用训练好的心理健康预测模型对用户的心理

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