CN115206470A - 一种个体紧张评估方法 - Google Patents

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张运红
杨毅
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刘国利
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Abstract

本发明公开了一种个体紧张评估方法，包括：诊断模型，所述诊断模型包括预先存储的词汇库；所述词汇库内存储了关键词和与关键词相匹配的词汇级别；采集模块，采集个体用户情绪信息，所述个体用户情绪信息包括问卷调研信息以及体征采集信息；处理模块，用于承载诊断模型和采集模块，以将采集的个体用户情绪信息与词汇库内的关键词匹配，以确定个体用户情绪信息的词汇级别；然后确定词汇级别所对应的权重，对所述用户情绪信息所对应的所有词汇级别按照所述权重进行加权求和得到权值，基于所述权值与情绪级别的对应关系，确定个体用户最终的情绪级别；输出模块，用于将个体用户最终的情绪级别输出或显示，本发明解决了参数单一不全面的问题。

Description

一种个体紧张评估方法
技术领域
本发明涉及一种个体紧张评估方法，特别涉及一种可个体所提供各种信息进行评估，以计算出对应的情绪数据。
背景技术
情绪能够反映一个人的精神状况，情绪识别用于研究人体的信号特征与情绪之间的关系。情绪识别方法通过获取用户特定的信号特征，对用户情绪进行判断。进而，以更好的应对学习、工作和生活。
目前，情绪的评估方法一般是采集人体中与情绪相关的生理数据，例如，体温、心跳等。一般而言，现有的情绪识别主要是基于一个时间点的生理参数对该时间点对应的情绪进行评估。但是，情绪是连续性的，每一个时间点的情绪是在该时间点之前的历史情绪的基础上变化而来的；且有些问题很主观，在生理数据上无法完全体现，需要后期对个体进行问题收集。
发明内容
本发明的目的在于提供一种个体紧张评估方法，本发明解决了参数单一的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种个体紧张评估方法，包括：
诊断模型，所述诊断模型包括预先存储的词汇库；所述词汇库内存储了关键词和与关键词相匹配的词汇级别；
采集模块，采集个体用户情绪信息，所述个体用户情绪信息包括问卷调研信息以及体征采集信息；
处理模块，用于承载诊断模型和采集模块，以将采集的个体用户情绪信息与词汇库内的关键词匹配，以确定个体用户情绪信息的词汇级别；然后确定词汇级别所对应的权重，对所述用户情绪信息所对应的所有词汇级别按照所述权重进行加权求和得到权值，基于所述权值与情绪级别的对应关系，确定个体用户最终的情绪级别；
输出模块，用于将个体用户最终的情绪级别输出或显示。
进一步的，所述体征采集信息的方法包括在时间T1-T2内采集的若干个生理数据；若干个生理数据输出为若干个关键词以匹配词汇级别。
进一步的，所述时间T1-T2有若干组，时间跨度至少半年，T1-T2的时间至少半个小时。
进一步的，所述生理数据包括年龄、性别、体重、体温、心率、听力音频。
进一步的，所述问卷调研信息中问卷至少包括一个问题，且问题包括选择、判断题型，不涉及问答主观类题型。
进一步的，每个个体用户可对每个指标进行评分得到个体用户最终的情绪级别，个体用户最终的情绪级别为两个类别，包括正面情绪和负面情绪，所述正面情绪包括高兴、放松、平静，负面情绪包括焦虑、紧张、愤怒、沮丧、悲伤、痛苦。
其中，根据预设干扰频段通过带通滤波或低通滤波分别对采集的心率、听力音频进行滤波处理，并从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号。
作为优选的，所述从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号，包括采用主成分分析算法或独立成分分析算法从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号，并对对采集到的各有效心率、听力音频信号进行放大处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明能更快速地体现受测者的当时的情绪变化，本发明通过受测者生理数据变化变化来评估受测者情绪，数据时效性很强。
本发明测试周期长，能对受测者进行长时间的监测，因此通过本方法，测得的受测者情绪更真实。
本发明收集的数据广泛，不仅包括生理数据，还对受测者进行文字问答，可以对受测者的心里活动进行检测，且检测的方式为有固定答案的测试问卷，简单快速。
具体实施方式：
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，以下描述仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种个体紧张评估方法，包括：
诊断模型，所述诊断模型包括预先存储的词汇库；所述词汇库内存储了关键词和与关键词相匹配的词汇级别；
采集模块，采集个体用户情绪信息，所述个体用户情绪信息包括问卷调研信息以及体征采集信息；
处理模块，用于承载诊断模型和采集模块，以将采集的个体用户情绪信息与词汇库内的关键词匹配，以确定个体用户情绪信息的词汇级别；然后确定词汇级别所对应的权重，对所述用户情绪信息所对应的所有词汇级别按照所述权重进行加权求和得到权值，基于所述权值与情绪级别的对应关系，确定个体用户最终的情绪级别；
输出模块，用于将个体用户最终的情绪级别输出或显示。
本实施例中，所述体征采集信息的方法包括在时间T1-T2内采集的若干个生理数据；若干个生理数据输出为若干个关键词以匹配词汇级别。
本实施例中，所述时间T1-T2有若干组，时间跨度至少半年，T1-T2的时间至少半个小时。
本实施例中，所述生理数据包括年龄、性别、体重、体温、心率、听力音频。
本实施例中，所述问卷调研信息中问卷至少包括一个问题，且问题包括选择、判断题型，不涉及问答主观类题型。
本实施例中，每个个体用户可对每个指标进行评分得到个体用户最终的情绪级别，个体用户最终的情绪级别为两个类别，包括正面情绪和负面情绪，所述正面情绪包括高兴、放松、平静，负面情绪包括焦虑、紧张、愤怒、沮丧、悲伤、痛苦。
其中，根据预设干扰频段通过带通滤波或低通滤波分别对采集的心率、听力音频进行滤波处理，并从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号。
作为优选的，所述从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号，包括采用主成分分析算法或独立成分分析算法从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号，并对对采集到的各有效心率、听力音频信号进行放大处理。
一种个体紧张评估方法使用的***，包括采集模块、处理模块以及输出模块，所述处理模块为载有处理器的平台，输出模块上连接显示装置以将处理信息的过程进行显示以及对最终的结果进行显示。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

Claims (8)

1.一种个体紧张评估方法，其特征在于，包括：
诊断模型，所述诊断模型包括预先存储的词汇库；所述词汇库内存储了关键词和与关键词相匹配的词汇级别；
采集模块，采集个体用户情绪信息，所述个体用户情绪信息包括问卷调研信息以及体征采集信息；
处理模块，用于承载诊断模型和采集模块，以将采集的个体用户情绪信息与词汇库内的关键词匹配，以确定个体用户情绪信息的词汇级别；然后确定词汇级别所对应的权重，对所述用户情绪信息所对应的所有词汇级别按照所述权重进行加权求和得到权值，基于所述权值与情绪级别的对应关系，确定个体用户最终的情绪级别；
输出模块，用于将个体用户最终的情绪级别输出或显示。
2.根据权利要求1所述的个体紧张评估方法，其特征在于：所述体征采集信息的方法包括在时间T1-T2内采集的若干个生理数据；若干个生理数据输出为若干个关键词以匹配词汇级别。
3.根据权利要求2所述的个体紧张评估方法，其特征在于：所述时间T1-T2有若干组，时间跨度至少半年，T1-T2的时间至少半个小时。
4.根据权利要求2所述的个体紧张评估方法，其特征在于：所述生理数据包括年龄、性别、体重、体温、心率、听力音频。
5.根据权利要求2所述的个体紧张评估方法，其特征在于：所述问卷调研信息中问卷至少包括一个问题，且问题包括选择、判断题型，不涉及问答主观类题型。
6.根据权利要求1所述的个体紧张评估方法，其特征在于：每个个体用户可对每个指标进行评分得到个体用户最终的情绪级别，个体用户最终的情绪级别为两个类别，包括正面情绪和负面情绪，所述正面情绪包括高兴、放松、平静，负面情绪包括焦虑、紧张、愤怒、沮丧、悲伤、痛苦。
7.根据权利要求4所述的个体紧张评估方法，其特征在于：根据预设干扰频段通过带通滤波或低通滤波分别对采集的心率、听力音频进行滤波处理，并从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号。
8.根据权利要求7所述的个体紧张评估方法，其特征在于：所述从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号，包括采用主成分分析算法或独立成分分析算法从滤波处理后的信号中分别提取各被测者的有效心率、听力音频信号，并对对采集到的各有效心率、听力音频信号进行放大处理。
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