基于可穿戴设备的社交信号心理症状评估关键技术研究

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• 2024-10-24 19:26

摘要：

如今随着人们工作与生活中的压力变大,焦虑症与抑郁症的患者逐渐增加,心理健康评估成为重要的社会互动研究课题.通常临床医生通过有效的心理测试和问卷量表来评估参与者的心理状态.但是这些方法常受到参与者的主观想法和记忆效应的影响.所以越来越多的研究者开始利用多种社交感知信号来分析心理健康状况,社交感知信号包括行为信号,语音信号,生理信号以及环境信号.本文中提出了多传感可穿戴感知系统,并设计了针对大学生群体的焦虑抑郁心理实验.参与者在实验中佩戴可穿戴设备,采集不同情绪下的语音信号与行为信号.论文提出了一种基于注意力机制的多特征融合分类算法,用于不同情感下的语音特征与行为特征的融合分类与分析.基于注意力机制的特征融合模块能够通过训练获得不同特征间的最佳融合权重.为了验证所提出方法的有效性和鲁棒性,文中在多种焦虑和抑郁的指数上进行了分类测试.所获得的结果表明,多传感器数据的融合能够有效提升心理状态分类的精度.与直接连接融合方法相比,论文提出的基于注意力机制的融合方法可以显著的提高模型的分类性能.论文的研究内容与工作主要包括以下三点:1)设计多传感器的可穿戴设备并建立多传感可穿戴感知系统.此外,设计了针对大学生群体抑郁/焦虑程度的心理测试实验,用于评估他们的心理健康情况.要求参与者在测试过程中佩戴可穿戴设备并填写问卷量表,并通过可穿戴设备采集的数据与填写的问卷量表信息构建数据集.2)提出了基于注意力机制的特征融合模块,将其用于融合行为特征与多种情感下的语音特征.基于该模块设计了融合分类模型,并用于心理健康状态的分类.3)通过多特征融合分类模型的结果分析测试者的抑郁/焦虑水平,并研究多传感器数据与心理健康之间的关系.

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