语音信号的时频特征提取及人工智能情绪监测方法

    公开(公告)号:CN110619893A

    公开(公告)日:2019-12-27

    申请号:CN201910823584.5

    申请日:2019-09-02

    IPC分类号: G10L25/63 G10L25/03 G10L25/27

    摘要: 本申请提供一种语音信号的时频特征提取及人工智能情绪监测方法,其中,本方法首先对监测目标个体的音频数据进行预加重、加窗分帧等预处理,进而搭建深度信念网络充分挖掘数据的时频特征,再利用动态时间规划和蚁群算法,将提取的时频特征与语音情感语料库中预定义语料时频特征进行匹配,以确定监测目标个体对应的情绪分布。上述技术方案过程简捷,不必依赖于经验值,在信噪比较低时对情绪状态的识别率仍然很高,并且,利用深度信念网络提取音频的时频特征,能实现对语音进行时序性分析,实现更精确的情绪状态识别效果。同时,上述技术方案结合动态时间规划和蚁群算法进行特征匹配,实现在局部以及全局上最优匹配,大幅增加了情绪状态的识别效率。

    非接触式与接触式协同的心理状态智能监测系统

    公开(公告)号:CN110781719A

    公开(公告)日:2020-02-11

    申请号:CN201910823581.1

    申请日:2019-09-02

    摘要: 本发明提供一种非接触式与接触式协同的心理状态智能监测系统,该系统基于非接触式数据采集模块获取监测目标个体的可见光视频、红外热图视频、及音频数据,以及接触式数据采集模块获取目标个体的生理信息;利用数据传输模块将获取的上述数据传输至心理状态分析模块和信息显示模块;搭建心理状态分析模块对多通道数据进行分析处理得到监测目标个体的心理状态特征值,并将该特征值发送给长时心理数据库块进行存储,以及发送给信息显示模块进行实时显示。上述系统能够完整、高效的获取用于分析目标个体心理状态的特征数据,从而能够实时、长期监控个体的心理状态,精准、高效的提升心理状态监测效果。