【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医疗康复，特别是涉及一种用户情绪调整方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、应激是机体应对体内外环境变化及社会心理刺激而产生的全身性非特异性反应，心理应激状态能够引起交感－肾上腺髓质系统兴奋，致使自主神经功能紊乱，影响神经内分泌反应和炎性反应。并且人们往往无法及时的对心理应激状态进行自主调控，导致给自己或者周围环境的人带来一定的伤害。
2、据研究表明情绪与自主神经活动密切相关，音乐能够通过感官共鸣影响自主神经系统，从而调节人的情感和情绪。现有对于心理创伤或应激情绪记忆的判断，都是基于问卷或者交谈的主观判断，缺乏客观评价。同时对于应激情绪的调节一般也是根据人的主观判断选择音乐，缺乏智能化，费时费力。
3、因此，亟需提出一种能够自动监测并调整用户情绪的用户情绪调整方法、装置、设备和存储介质。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够自动监测并调整用户情绪的用户情绪调整方法、装置、设备和存储介质。
2、第一方面，提供一种用户情绪调整方法，所述方法包括：
3、监测目标用户的第一心电数据，并对所述目标用户的第一心电数据进行数据处理，获得所述目标用户的第一心电时域参数和第一心电频域参数；
4、将所述目标用户的第一心电时域参数和第一心电频域参数输入自主神经模型中，输出所述目标用户的第一情绪评估结果；
5、获取所述目标用户的基本信息，并将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模
6、将所述目标用户的情绪调整方案发送给所述目标用户；
7、监测所述目标用户的第二心电数据，并对所述目标用户的第二心电数据进行数据处理，获得所述目标用户的第二心电时域参数和第二心电频域参数；
8、将所述目标用户的第二心电时域参数和第二心电频域参数输入自主神经模型中，输出所述目标用户的第二情绪评估结果；
9、响应于所述目标用户的第二情绪评估结果为正常，根据所述目标用户的第一情绪评估结果和第二情绪评估结果，生成所述目标用户的情绪调整报告。
10、在其中一个实施例中，所述自主神经模型的训练方法包括：
11、获取历史用户的心电数据，其中，所述历史用户的心电数据包括所述历史用户的第一心电数据和第二心电数据；
12、将所述历史用户的心电数据输入所述自主神经模型中，输出所述历史用户的情绪评估结果；
13、获取所述历史用户的情绪标签，并根据所述历史用户的情绪标签对所述历史用户的情绪评估结果进行验证，生成情绪验证结果；
14、响应于所述情绪验证结果为一致，确定所述自主神经模型的训练完成；
15、响应于所述情绪验证结果为不一致，重新生成所述历史用户的情绪评估结果，直到所述情绪验证结果为一致。
16、在其中一个实施例中，所述应激稳态模型的生成方法包括：
17、获取历史用户的第一心电数据、基本信息、情绪调整方案以及第二情绪评估结果；
18、响应于所述历史用户的第二情绪评估结果为正常，建立所述历史用户的第一心电数据和基本信息与所述历史用户的情绪调整方案的映射关系；
19、根据所述历史用户的第一心电数据和基本信息与所述历史用户的情绪调整方案的映射关系，生成所述应激稳态模型。
20、在其中一个实施例中，所述将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模型前，所述方法还包括：
21、建立音乐库，并根据音乐属性对所述音乐库中的音乐进行分类，生成音乐分类结果，其中，所述音乐属性包括节奏、旋律、和声、音调以及音量，所述音乐分类结果包括音乐类型标签；
22、获取历史用户的情绪调整方案，并对所述历史用户的情绪调整方案进行解析，获得所述历史用户的目标音乐类型和目标播放时长；
23、获取所述历史用户的第一心电数据和基本信息，并将所述历史用户的第一心电数据和基本信息作为所述应激稳态模型的历史用户输入数据；
24、建立所述应激稳态模型的历史用户输入数据、所述历史用户的目标音乐类型以及所述历史用户的目标播放时长之间的映射关系；
25、根据所述应激稳态模型的历史用户输入数据、所述历史用户的目标音乐类型以及所述历史用户的目标播放时长之间的映射关系，生成所述应激稳态模型。
26、在其中一个实施例中，所述将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模型，输出所述目标用户的情绪调整方案，包括：
27、根据所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果，采用第一机器学习算法获得所述目标用户的目标音乐类型，其中，所述第一机器学习算法包括决策树算法、随机森林解析算法以及逻辑回归算法；
28、根据所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果，采用第二机器学习算法获得所述目标用户的目标播放时长，其中，所述第二机器学习算法包括线性回归算法和随机森林解析算法；
29、根据所述目标用户的目标音乐类型和目标播放时长，生成所述目标用户的情绪调整方案。
30、在其中一个实施例中，所述应激稳态模型的训练方法包括：
31、获取历史用户的情绪调整方案和第二情绪评估结果，并将所述历史用户的第二情绪评估结果作为所述应激稳态模型的反馈数据；
32、响应于所述历史用户的第二情绪评估结果为正常，确定所述应激稳态模型的训练完成；
33、响应于所述历史用户的第二情绪评估结果为异常，获取所述历史用户的基本信息和第一情绪评估结果，并根据所述历史用户的基本信息和第一情绪评估结果重新生成所述历史用户的情绪调整方案，直至所述历史用户的第二情绪评估结果为正常。
34、在其中一个实施例中，所述方法还包括：
35、按照所述目标用户的喜爱程度，对所述音乐类型标签进行排序，生成所述目标用户的音乐类型优先级；
36、将所述目标用户的基本信息、第一情绪评估结果以及音乐类型优先级输入所述应激稳态模型，输出所述目标用户的情绪调整方案。
37、第二方面，提供了一种用户情绪调整装置，所述装置包括：
38、第一监测模块，所述第一监测模块用于监测目标用户的第一心电数据；
39、第一数据处理模块，所述第一数据处理模块用于对所述目标用户的第一心电数据进行数据处理，获得所述目标用户的第一心电时域参数和第一心电频域参数；
40、第一输入输出模块，所述第一输入输出模块用于将所述目标用户的第一心电时域参数和第一心电频域参数输入自主神经模型中，输出所述目标用户的第一情绪评估结果；
41、获取模块，所述获取模块用于获取所述目标用户的基本信息；
42、第二输入输出模块，所述第二输入输出模块用于将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用户情绪调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述自主神经模型的训练方法包括：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述应激稳态模型的生成方法包括：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模型前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模型，输出所述目标用户的情绪调整方案，包括：
6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述应激稳态模型的训练方法包括：
7.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种用户情绪调整装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在
...【技术特征摘要】
1.一种用户情绪调整方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述自主神经模型的训练方法包括：
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述应激稳态模型的生成方法包括：
4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模型前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述目标用户的基本信息和第一情绪评估结果输入应激稳态模型，输出所述目标用户的情绪调整方案，包括：
6....
【专利技术属性】
技术研发人员：江志伟，季飞，刘娟，董艳平，张敏，史学晖，
申请(专利权)人：江苏苏宁易医科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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