一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统的制作方法
本发明涉及基于环境模拟的心理健康筛查领域，具体为一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统。
背景技术：
1、心理健康教育是根据学生生理心理发展的规律，运用心理学的教育方法，培养学生良好的心理素质，促进学生整体素质全面提高的教育，切实有效地对学生进行心理健康教育也是现代教育的必然要求和广大学校教育工作者所面临的一项共同的紧迫任务，当下青少年尤其是大学生的心理健康教育尤其重要；
2、现有的心理健康风险筛查系统在使用时发现只是通过对患者的询问以及问卷调查的结果得知患者心理状态，从而判定出心理健康风险的等级，但该种判定方式存在误判、虚判的问题。因此本发明提出一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，以职场办公、学习环境等素材为根本所构建仿真环境，并通过给定仿真环境的触发事件下对用户的行为反馈进行采集，即基于仿真环境下的应激行为进行采集、研判，从而分析出具体的心理健康风险结果，该种方式充分考虑了仿真环境下的应激反应，因此筛查结果更为真实，而且本发明配置的筛查系统基于数据集增强、图像及音频合成、深度特征提取等技术，能进一步对应激行为的图片及音频进行分析，避免出现误判、虚判的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，包括环境模拟子系统、数据集增强子系统、图像及音频合成子系统与深度特征提取筛查子系统，
3、环境模拟子系统包括采集环境构建模块、用户反馈采集模块与数据集综合模块，采集环境构建模块用于构建心理健康风险筛查的虚拟环境，其中虚拟环境是指以职场办公、学习环境等素材为根本所构建的仿真环境，其中仿真环境包括有针对职场办公、学习环境等任一给定环境下的多个触发事件；所述用户反馈采集模块可依据给定环境的触发事件下对用户的行为反馈进行采集，其中行为反馈至少包括初始表情图像及语气音频信息；所述数据集综合模块用于对任一给定环境的任一触发事件下的行为反馈数据进行综合统计，并将其整合成数据集；
4、数据集增强子系统用于对数据集进行增强操作，并将数据集分为训练数据集和测试数据集；
5、所述图像及音频合成子系统，用于对增强后的图像及音频进行系统性合成，图像及音频合成子系统包括stargan模型构建模块、图像及音频筛选模块；
6、深度特征提取筛查子系统，用于将初始表情图像、语气音频信息及合成后的图像、语气音频信息与公共数据集中其他正常人的面部表情图像、语气音频信息进行混合，并对原始训练数据进行扩充，并基于扩充后的训练数据集训练深度特征提取器，用于语义特征提取和面部表情识别。
7、优选的，数据集为包含愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊讶，正常等面部表情及语言表情，数据集增强子系统包括语气模型增强模块与图像模型增强模块，其中语气模型增强模块基于听觉掩蔽效应和先验信噪比相结合的语音增强算法进行增强，图像模型增强模基于haar特征的adaboost级联检测器进行图像增强。
8、优选的，基于听觉掩蔽效应和先验信噪比相结合的语音增强算法的具体实现步骤包括：
9、语音增强，设s(t)为纯净语音信号，n(t)为噪声信号，y(t)为带噪声的语音信号，那么，带噪声的语音信号可表示为：y(t)＝n(t)+s(t)；
10、傅里叶转换，yk＝sk+nk；
11、功率谱密度：转换为：e[|yk|2]＝e[|sk|2]+e[|nk|2]；
12、|yk|2＝|sk|2+λn(k)；
13、λn(k)无语音信号时，
14、增益形式
15、优选的，stargan模型构建模块用于构建stargan模型，stargan模型包括由卷积神经网络构成的生成器、判别器以及分类器，其中生成器用于根据输入基本表情特征及音频特征生成具有给定属性的生成表情/音频特征，所述判别器用于判别输入表情/音频特征在给定属性下的预测置信度，所述分类器用于分类输入表情/音频特征的分类置信度。
16、优选的，图像及音频筛选模块分别通过faceqnet模型来评估合成图像的图像质量，并筛选出高质量的图像以及通过语气词筛选模型筛选高质量及高语气波动的语气音频。
17、优选的，深度特征提取筛查子系统还基于训练好的深度特征提取器，将每个人在七种基本不同表情及语气下提取的面部表情图像特征、语气特征进行拼接，最后基于训练分类器进行心理健康风险诊断。
18、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
19、1、本发明的系统以职场办公、学习环境等素材为根本所构建仿真环境，并通过给定仿真环境的触发事件下对用户的行为反馈进行采集，即基于仿真环境下的应激行为进行采集、研判，从而分析出具体的心理健康风险结果，该种方式充分考虑了仿真环境下的应激反应，因此筛查结果更为真实。
20、2、本发明配置的筛查系统基于数据集增强、图像及音频合成、深度特征提取等技术，能进一步对应激行为的图片及音频进行分析，避免出现误判、虚判的问题。
技术特征：
1.一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，其特征在于，包括环境模拟子系统、数据集增强子系统、图像及音频合成子系统与深度特征提取筛查子系统，
2.根据权利要求1所述的一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，其特征在于：所述数据集为包含愤怒，厌恶，恐惧，快乐，悲伤，惊讶，正常等面部表情及语言表情，数据集增强子系统包括语气模型增强模块与图像模型增强模块，其中语气模型增强模块基于听觉掩蔽效应和先验信噪比相结合的语音增强算法进行增强，图像模型增强模基于haar特征的adaboost级联检测器进行图像增强，其中基于听觉掩蔽效应和先验信噪比相结合的语音增强算法的具体实现步骤包括：
3.根据权利要求1所述的一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，其特征在于：所述stargan模型构建模块用于构建stargan模型，stargan模型包括由卷积神经网络构成的生成器、判别器以及分类器，其中生成器用于根据输入基本表情特征及音频特征生成具有给定属性的生成表情/音频特征，所述判别器用于判别输入表情/音频特征在给定属性下的预测置信度，所述分类器用于分类输入表情/音频特征的分类置信度。
4.根据权利要求1所述的一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，其特征在于：所述图像及音频筛选模块分别通过faceqnet模型来评估合成图像的图像质量，并筛选出高质量的图像以及通过语气词筛选模型筛选高质量及高语气波动的语气音频。
5.根据权利要求1所述的一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，其特征在于：所述深度特征提取筛查子系统还基于训练好的深度特征提取器，将每个人在七种基本不同表情及语气下提取的面部表情图像特征、语气特征进行拼接，最后基于训练分类器进行心理健康风险诊断。
技术总结
本发明公开了一种利用大数据辅助的心理健康风险筛查系统，包括环境模拟子系统、数据集增强子系统、图像及音频合成子系统与深度特征提取筛查子系统，环境模拟子系统用于构建心理健康风险筛查的虚拟环境，并可依据给定环境的触发事件下对用户的行为反馈进行采集；数据集增强子系统用于对数据集进行增强操作，并将数据集分为训练数据集和测试数据集；图像及音频合成子系统，用于对增强后的图像及音频进行系统性合成；深度特征提取筛查子系统用于将初始表情图像、语气音频信息等进行混合，并基于已训练的训练分类器进行心理健康风险诊断。本发明基于仿真环境下的应激行为进行采集、研判，从而分析出具体的心理健康风险结果，筛查结果更为真实。
技术研发人员：王焕松,王苏丽,张银银
受保护的技术使用者：安徽宝葫芦信息科技集团股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/26
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