本發(fā)明涉及人工智能與心理健康服務(wù)交叉領(lǐng)域,具體是一種基于人工智能的心理健康服務(wù)機(jī)器人和處理方法。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，人們的生活節(jié)奏明顯加快，競(jìng)爭(zhēng)壓力不斷加劇，個(gè)體心理行為問題及其引發(fā)的社會(huì)問題日益凸顯，引起社會(huì)各界廣泛關(guān)注。加強(qiáng)心理健康服務(wù)，開展社會(huì)心理疏導(dǎo)，維護(hù)和增進(jìn)人民群眾身心健康迫在眉睫。

2、隨著現(xiàn)代生活節(jié)奏的加快，心理健康問題日益凸顯，傳統(tǒng)的心理咨詢方式面臨著資源不足時(shí)間受限等挑戰(zhàn)。

3、當(dāng)前，心理咨詢行業(yè)存在需求端龐大，咨詢困難或無門，同時(shí)供給端數(shù)量嚴(yán)重不足的問題。同時(shí)，現(xiàn)有的心理健康服務(wù)系統(tǒng)大多缺乏深度理解和個(gè)性化支持，難以滿足用戶多樣化的需求。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為心理健康服務(wù)提供了新的解決思路。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明主要解決現(xiàn)有的心理健康服務(wù)系統(tǒng)缺乏深度理解和個(gè)性化支持，難以滿足用戶多樣化的需求的問題，本發(fā)明公開了一種基于人工智能的心理健康服務(wù)機(jī)器人和處理方法。

2、本申請(qǐng)實(shí)施例第一方面，公開了一種基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，包括：

3、s1，獲取用戶心理信息集；

4、s2，對(duì)所述用戶心理信息集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信息集；

5、s3，對(duì)所述預(yù)處理信息集進(jìn)行心理評(píng)估處理，得到心理評(píng)估信息。

6、所述心理評(píng)估信息，包括用戶生理信息子集和用戶多模態(tài)信息子集；所述用戶生理信息子集，包括用戶心率數(shù)據(jù)序列、用戶呼吸數(shù)據(jù)序列、用戶腦電數(shù)據(jù)序列；用戶多模態(tài)信息子集，包括用戶文本數(shù)據(jù)、用戶語音數(shù)據(jù)、用戶表情信息數(shù)據(jù)。

7、所述對(duì)所述用戶心理信息集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信息集，包括：

8、s21，對(duì)所述用戶心理信息集進(jìn)行數(shù)據(jù)清理處理，得到清洗數(shù)據(jù)集；

9、s22，對(duì)所述清洗數(shù)據(jù)集進(jìn)行采集信息統(tǒng)一處理，得到第一數(shù)據(jù)集；

10、s23，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)約處理，得到預(yù)處理信息集。

11、所述對(duì)所述第一數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)約處理，得到預(yù)處理信息集，包括：

12、s231，對(duì)所述第一數(shù)據(jù)集的每一類數(shù)據(jù)屬性的數(shù)據(jù)，以所述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集信息為已知自變量，以所述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)取值為已知因變量，利用所述已知自變量和已知因變量構(gòu)建得到待逼近曲線，利用函數(shù)逼近法對(duì)所述待逼近曲線進(jìn)行曲線擬合，得到所述類數(shù)據(jù)屬性的最佳一致逼近多項(xiàng)式；利用所述最佳一致逼近多項(xiàng)式，對(duì)所述已知自變量進(jìn)行計(jì)算處理，得到近似因變量；判別所述近似因變量與對(duì)應(yīng)的已知因變量之差的絕對(duì)值，是否大于設(shè)定的第二回歸判別閾值；若大于所述第二回歸判別閾值，將所述數(shù)據(jù)從所述第一數(shù)據(jù)集中刪除，若小于等于所述第二回歸判別閾值，不對(duì)所述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

13、s232,對(duì)所述第一數(shù)據(jù)集的所有執(zhí)行s231后的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到預(yù)處理信息集。

14、所述對(duì)所述預(yù)處理信息集進(jìn)行心理評(píng)估處理，得到心理評(píng)估信息，包括：

15、s31，對(duì)所述預(yù)處理信息集中的用戶生理信息子集進(jìn)行心理狀態(tài)評(píng)估處理，得到心理異常評(píng)估值；

16、s32，對(duì)所述預(yù)處理信息集中的用戶多模態(tài)信息子集進(jìn)行心理狀態(tài)檢測(cè)處理，得到心理狀態(tài)評(píng)估值；

17、s33，對(duì)所述心理異常評(píng)估值和心理狀態(tài)評(píng)估值進(jìn)行合并處理，得到心理評(píng)估信息。

18、所述對(duì)所述預(yù)處理信息集中的用戶生理信息子集進(jìn)行心理狀態(tài)評(píng)估處理，得到心理異常評(píng)估值，包括：

19、s311，獲取得到標(biāo)準(zhǔn)心理狀態(tài)生理信息矩陣；所述標(biāo)準(zhǔn)心理狀態(tài)生理信息矩陣的行向量，包括標(biāo)準(zhǔn)心理狀態(tài)下的心率數(shù)據(jù)序列、呼吸數(shù)據(jù)序列和腦電數(shù)據(jù)序列；

20、s312，將所述預(yù)處理信息集中的用戶生理信息子集，表示為用戶生理矩陣；所述用戶生理矩陣的行向量，為所述用戶生理信息子集中的用戶心率數(shù)據(jù)序列、用戶呼吸數(shù)據(jù)序列和用戶腦電數(shù)據(jù)序列；

21、s313，對(duì)所述用戶生理矩陣的每個(gè)行向量與標(biāo)準(zhǔn)心理狀態(tài)生理信息矩陣的對(duì)應(yīng)行向量，分別進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，得到對(duì)應(yīng)的互相關(guān)序列；

22、s314，對(duì)每個(gè)互相關(guān)序列分別進(jìn)行時(shí)頻變換處理，得到對(duì)應(yīng)的時(shí)頻序列；

23、s315，對(duì)時(shí)頻序列進(jìn)行分布計(jì)算處理，得到分布序列；

24、s316，對(duì)所有的分布序列進(jìn)行對(duì)數(shù)累加處理，得到心理異常評(píng)估值。

25、所述分布計(jì)算處理的表達(dá)式為：其中，rk,i表示第k個(gè)時(shí)頻序列的第i個(gè)值的取值分布值，fk,i表示第k個(gè)時(shí)頻序列的第i個(gè)值，n為時(shí)頻序列包含的元素總數(shù)；

26、所述對(duì)數(shù)累加處理的表達(dá)式為：

27、

28、其中，h為心理異常評(píng)估值，m為時(shí)頻序列的數(shù)目。

29、本申請(qǐng)實(shí)施例第二方面，公開了一種基于人工智能的心理健康服務(wù)機(jī)器人裝置，所述裝置包括：

30、存儲(chǔ)有可執(zhí)行程序代碼的存儲(chǔ)器；

31、與所述存儲(chǔ)器耦合的處理器；

32、所述處理器調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法。

33、本申請(qǐng)實(shí)施例第三方面，公開了一種計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被計(jì)算機(jī)調(diào)用時(shí)，用于執(zhí)行所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法。

34、本申請(qǐng)實(shí)施例第四方面，公開了一種信息數(shù)據(jù)處理終端，所述信息數(shù)據(jù)處理終端用于實(shí)現(xiàn)所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法。

35、本發(fā)明的有益效果為：

36、本發(fā)明旨在提供一種基于人工智能的心理健康服務(wù)數(shù)字人的設(shè)計(jì)方法和裝置,通過構(gòu)建聚合深度學(xué)習(xí)、情感理解、多模態(tài)交互等能力的數(shù)字人，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)在線、個(gè)性化的心理健康服務(wù)。

37、本發(fā)明拓展ai與人工心理健康服務(wù)的方法和技術(shù)水平價(jià)值，ai心理輔導(dǎo)機(jī)器人是可向使用者提供心理知識(shí)與初步的心理健康輔導(dǎo)服務(wù)的機(jī)器人，是eap與人工智能的跨界合作結(jié)果。

38、本發(fā)明創(chuàng)新了豐富社會(huì)心理健康數(shù)字化輔助工具和手段，應(yīng)用社會(huì)面廣。例如：校園、企事業(yè)單位、心理健康輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)、各類監(jiān)管機(jī)構(gòu)等，在諸多領(lǐng)域里展現(xiàn)不同應(yīng)用方案與實(shí)踐咨詢方法，健全社會(huì)心理服務(wù)體系。

技術(shù)特征：

1.一種基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，所述心理評(píng)估信息，包括用戶生理信息子集和用戶多模態(tài)信息子集；所述用戶生理信息子集，包括用戶心率數(shù)據(jù)序列、用戶呼吸數(shù)據(jù)序列、用戶腦電數(shù)據(jù)序列；用戶多模態(tài)信息子集，包括用戶文本數(shù)據(jù)、用戶語音數(shù)據(jù)、用戶表情信息數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，所述對(duì)所述用戶心理信息集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信息集，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，所述對(duì)所述第一數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)約處理，得到預(yù)處理信息集，包括：

5.如權(quán)利要求3所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，所述對(duì)所述預(yù)處理信息集進(jìn)行心理評(píng)估處理，得到心理評(píng)估信息，包括：

6.如權(quán)利要求5所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，所述對(duì)所述預(yù)處理信息集中的用戶生理信息子集進(jìn)行心理狀態(tài)評(píng)估處理，得到心理異常評(píng)估值，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法，其特征在于，所述分布計(jì)算處理的表達(dá)式為：

8.一種基于人工智能的心理健康服務(wù)機(jī)器人裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被計(jì)算機(jī)調(diào)用時(shí)，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法。

10.一種信息數(shù)據(jù)處理終端，其特征在于，所述信息數(shù)據(jù)處理終端用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的基于人工智能的心理健康服務(wù)處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于人工智能的心理健康服務(wù)機(jī)器人和處理方法，所述方法包括：獲取用戶心理信息集；對(duì)所述用戶心理信息集進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理信息集；對(duì)所述預(yù)處理信息集進(jìn)行心理評(píng)估處理，得到心理評(píng)估信息。所述心理評(píng)估信息，包括用戶生理信息子集和用戶多模態(tài)信息子集；所述用戶生理信息子集，包括用戶心率數(shù)據(jù)序列、用戶呼吸數(shù)據(jù)序列、用戶腦電數(shù)據(jù)序列；用戶多模態(tài)信息子集，包括用戶文本數(shù)據(jù)、用戶語音數(shù)據(jù)、用戶表情信息數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過構(gòu)建聚合深度學(xué)習(xí)、情感理解、多模態(tài)交互等能力的數(shù)字人，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)在線、個(gè)性化的心理健康服務(wù)。

技術(shù)研發(fā)人員：韋新,莊文斌,李銳,陳世卿,羅迪,曾聰燁,韋博鯤,韋良
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣西產(chǎn)學(xué)研科學(xué)研究院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26