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高等教育領域數字化綜合服務平臺
情感安撫對話系統技術
1. 痛點問題
根據國家衛健委疾病預防控制局公布的數據顯示，截至2017年底，全國13.9億人口中有2億4千萬人患有精神障礙問題，其中嚴重精神障礙患者超過1600萬，這一數字還在逐年增長。2021年權威數據顯示，全球患有抑郁癥的患者超過3.5億人，中國抑郁癥患者高達5400萬人，占總人口的4.2%，1.5億青少年中受情緒和壓力困擾的超過3000萬人，每年因心理問題導致死亡的近300萬。僅清華大學心理咨詢中心一學期接診學生就近4000人次。這些數字說明，我國民眾的心理健康問題日趨嚴重。
與此形成巨大反差的是，在我國擁有心理咨詢師從業資格證（三級和二級）的人數大約有150萬，但實際上從業人數不足10%，其中專業水平也是參差不齊。2020年中國精神科執業（助理）醫師剛剛達到4萬人。因此，心理健康的專業從業者數量存在巨大缺口。這就為數字化心理健康技術和產品提供了發展空間。
2. 解決方案
核心技術：
面向心理咨詢和治療的自然語言處理技術
針對心理健康常見的情緒識別、關鍵信息提取技術。
情緒支持對話技術
借鑒心理咨詢模型的情緒支持對話框架，根據策略標注實現高效的情感安撫對話生成。
預期產品和服務：
面向高校學生、企業員工和社會人士提供的智慧心理健康服務平臺，融合了專業心理咨詢服務，人工智能賦能的朋輩咨詢對話機器人，以及輔助心理健康產品的服務平臺。
心理健康信息化系統：
為專業心理咨詢機構和心理咨詢師提供流程管理和優化、來訪者檔案管理、咨詢檔案管理、智能輔助機器人等服務。
清華大學
2021-09-18
音樂情感自動識別及自動標注系統
網絡音樂以其使用率一直位居中國互聯網應用前三甲的寶座，音樂已經成為用戶通過搜索引擎搜索的前三大類內容之一，用戶比例高達41.6%，大部分綜合搜索引擎都已經提供針對音樂的垂直搜索功能。互聯網上日益龐大的用戶規模以及海量的數字音樂要求高效的音樂檢索手段和令用戶滿意的檢索體驗。 本系統采用多模態情感回歸的方法，實現音樂情感的自動標注，并通過音樂情感詞作為中間橋梁，實現音樂情感維度信息到情感類別的映射，間接實現了音樂情感的分類。因此本系統能夠同時滿足對音樂情感維度信息和類別信息自動標注的需求。
北京大學
2021-02-01
基于主動視情感識別與面部重建技術研究
由于計算機視覺和人類視覺系統統的工作機理不同，研究適合計算機的傳感方法和處理方法，是機器視應用的一條切實可行的途徑。基于多目人臉識別重建的關鍵技術研究，采用主動視視頻圖像重采樣技術，實現人臉三維數字化，對立體視覺多CCD傳感器數據融合研究。重點研究基于混沌、小波神經網絡和遺傳算法等經算法實現情感的特征提取與識別技術，構建其數學模型系統，然后對人臉進行三維重建，最后對真實感三維人臉實施編輯，實現原型系統研制。 可獲得的成果 1）、基于主動視覺對運動人臉特征與情感進行特征提取與識別技術； 2）、基于混沌、小波神經網絡等優化算法實現情感識別技術； 3）、人臉重建關鍵技術的研究及其真實感三維人臉編輯研究并對實現原型系統研制。
西南交通大學
2021-04-13
應用于移動平臺的語音情感識別系統
結合模式識別及語音情感感知算法，開發了應用于移動平臺的語音情感識別系統，該技術具有自主知識產權。該系統能夠通過移動終端采集用戶的語音信號，經情感建模和識別算法處理后，實時感知用戶語音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡）。系統特點：1、融合說話人無關和說話人相關兩種語音情感模型，用以彌補單一模型無法兼顧算法普適性和準確性的不足；2、具備在線及離線兩種工作模式，在線模式下，移動設備可以借助服務器獲得更為準確的識別結果，并且節省運算資源；3、對移動設備使用環境中的低采樣率與低信噪比環境作了針對性優化，保障了識別算法在一般環境下的魯棒性。 本系統基于北京航空航天大學模式識別與人工智能實驗室的多模型融合語音情感識別技術，在移動平臺上實現了對說話人情感表達的識別。其能夠對說話人相關和說話人無關情形進行相應優化，對于未在系統注冊的一般用戶，識別準確率為76%；對于已在系統注冊的用戶，識別準確率可達83%，屬于國內外領先水平。對于長度為2s的語音，本系統離線模式下識別時間小于0.5s，在線模式下識別時間小于0.2s。
北京航空航天大學
2021-04-13
一種基于李群論的多模態情感識別方法
本發明公開了一種基于李群論的多模態情感識別方法，包括以 下步驟：獲取視頻，并提取視頻幀中圖像區域的高斯型特征描述子， 基于高斯型特征描述子對視頻中的圖像區域進行跟蹤，根據視頻子序 列構建 ARMA 模型獲取 ARMA 模型間的距離，根據 ARMA 模型之間 的距離構建核函數，并進行情感表達分類，根據人體、臉部和手部的 情感類別概率對人進行情感識別。本發明根據視頻中所包含的人體姿 態運動信息、手勢和臉部表情信息來判斷人的情感狀態，是一個將視 頻數據映射到人體運動特征、手勢特征和臉部表情特征，再從人體運 動特征空間和臉部表情特征映射到狀態空間的過程，并提出利用李群 論進行多模態情感識別，提高模型進行情感識別的精確性。
華中科技大學
2021-04-11
基于3D仿生代理的情感人機交互系統
本系統基于北京航空航天大學模式識別與人工智能實驗室的多模情感識別與情感表達融合技術，開發了基于3D仿生代理的多模情感人機交互系統。該系統具有情感感知與表達能力，能夠通過采集用戶的視音頻信號，實時感知用戶表情和語音中包含的六種基本情感信息（高興、悲傷、驚訝、害怕、生氣、嫌惡），識別準確率達到85%，并通過3D仿生代理生動的語音和肢體動作與用戶進行自然和諧的對話交流。系統消耗資源少，適合移動平臺；融合表情和語音進行決策級情感識別，識別率高；采用3D仿生代理，交互界面生動自然。該系統及相應情感感知技術可應用于新一代情感人機交互界面。本成果已獲得授權發明專利2項，受理發明專利15項，申請國際發明專利2項。授權發明專利如下：一種魯棒的人臉表情識別方法，ZL200810223211.6；漢語語音情感信息的提取及建模方法，ZL200810104541.3。
北京航空航天大學
2021-04-13
一種基于文本情感分析的搜索引擎系統（心情搜索）
心情搜索，是情感分析和搜索引擎的有機結合，在情感分析的基礎上，對海量微博數據進行統計分析。用戶可以搜索感興趣的話題，獲知該話題隨著時間變化大眾情感的變化，獲知公眾對該話題的主流看法和討論。 技術實現：本成果包括情感分析、情感值與關鍵詞統計、索引建立和熱點話題提取4大部分。情感分析部分負責完成對文本內容進行情感分析。情感值與關鍵詞統計部分對情感分析的結果進行統計，分析每個話題隨著時間的推移，各種情感出現頻率的變化，并提取涉及該話題的文本內容中的出現頻次最高的關鍵詞。索引建立部分對情感值和關鍵詞統計數據建立索引，便于對其檢索。熱點話題提取部分對當前的網絡文本進行實時分析，發現大家議論的熱點話題。本發明在對網上言論進行情感分析的基礎上，分析每個話題的熱度曲線和網民議論該話題時提到的關鍵詞，并實現話題搜索和熱點話題的提取。市場前景：為特定需求進行定制，實時分析特定對象的關注熱點和情感傾向或特定事件在一段時間內的情感變化趨勢，可應用于需要關注網上言論的機構或企業。
北京航空航天大學
2021-04-13
一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識別方法
本發明公開了一種基于近鄰原則合成情感模型的說話人識別方法，包括：(1)訓練出參考語音和用戶中性語音的模型；(2)提取GMM參考模型的中性-情感高斯分量映射集；(3)提取與用戶的中性訓練高斯分量鄰近的若干中性參考高斯分量映射的情感參考高斯分量；(4)合成出用戶的情感訓練高斯分量，進而得到用戶的情感訓練模型；(5)合成出所有用戶的GMM訓練模型；(6)輸入測試語音進行識別。本發明采用基于KL散度的近鄰原則從語音庫中提取若干與用戶的中性訓練語音相似的參考語音，用參考語音中的情感參考語音合成出用戶的情感訓練語音，改善了在訓練語音與測試語音失配情況下說話人識別系統的性能，提高了說話人識別系統的魯棒性。
浙江大學
2021-04-13
一種基于有限狀態自動機的語音情感交互裝置與方法
本發明公開了一種基于有限狀態自動機的語音情感交互裝置與方法。所述裝置包括：語音采集模塊，用于設置錄音源、采樣率、音頻通道、音頻數據格式，完成后向原始文件寫入裸數據生成文件A；對文件A進行語音情感識別的語音情感識別模塊；通過情感的載體進行情感交互的語音情感交互模塊。語音情感交互模塊包括：有限狀態自動機模型的構建模塊，用于采用有限狀態機描述語音情感狀態及其轉換過程；情感交互狀態轉換表的建立模塊，用于有限狀態自動機轉換函數的定義和有限狀態自動機轉換函數的確定；轉換矩陣模塊，用于在有限狀態自動機模型中，用狀
安徽建筑大學
2021-01-12