【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心理分析，特别涉及一种心理舒缓方案的确定方法、系统、设备与介质。
技术介绍
1、心理健康是现代社会普遍关注的焦点，许多人因异常心理健康状态而感到疲惫和无助，尤其在繁忙的生活节奏和压力环境下更为突出。传统的心理咨询模式通常需要用户亲自前往医院或面对面与心理医生交流，这对于一些患有社交障碍或不便前往医院的人来说，会造成不便和障碍。
2、随着人工智能技术的快速发展，其在心理健康领域的应用日益受到重视。现有的人工智能技术在心理健康领域取得了一定的进展。
3、现有技术在生成个性化的宣泄推荐方案时，直接对提取的用户体征和表情信息上传，通过直接上传的单一信息选择预定的分值选项，进而通过分值获取推荐方案，但是单一信息的分值判断只能获得用户心理的局部情绪，获得的结果较为片面，导致获得的最终心理舒缓方案并不准确，降低了舒缓效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对上述现有技术的不足，提供一种心理舒缓方案的确定方法、系统、设备与介质，以解决现有技术中推荐方案都是提前制定好内容的有限的固定方案，对于用户心理舒缓时产生的信息处理方式单一，且单一的信息获取只能获得用户心理的局部信息，舒缓方式不佳，导致获得的心理舒缓结果效果不佳的问题。
2、本专利技术具体提供如下技术方案：
3、一种心理舒缓方案的确定方法，包括如下步骤：
4、获取用户的心理健康测评数据，并采集用户测试过程中的语音信息和视频信息；
5、将所述语音信息转换
6、将情绪分类结果与情感特征进行相关特征分析，获得面部特征与情感特征的变化关系；
7、通过所述心理健康测评数据和变化关系判断用户的心理压力来源，通过心理压力来源确定心理舒缓方案。
8、优选的，所述获取用户的心理健康测评数据，具体为：
9、针对用户所处的年龄阶段，社会背景和相应心理状况，设置不同的量表；其中，社会背景信息包含用户的学历层次及家庭成员情况，量表包括文本、图片和视频要素；
10、用户针对相应量表输入信息，生成心理健康测评数据。
11、优选的，所述通过面部特征进行情绪分类之前，还包括如下步骤：
12、建立卷积神经网络模型的训练数据集；所述训练数据集包含代表不同心理状态的特定人群样本数据，每个样本数据都包括表征心理状态的特征数据以及对应的类别标签；
13、将训练数据集输入卷积神经网络模型中，通过不断调整卷积神经网络模型的连接权重和误差，直到卷积神经网络模型的训练误差达到预定的阈值。
14、优选的，通过心理压力来源确定心理舒缓方案，包括：
15、基于心理压力来源确定心理压力信息，并对心理压力信息进行处理，具体为：
16、定义虚拟环境m，用户通过与虚拟场景互动来进行心理舒缓，环境m的状态s包含用户的情感状态和互动历史信息；
17、基于用户反馈和情感状况获取奖励函数r(s,a)；具体为：
18、
19、构建强化学习模型(s,a,p,π,r)，并通过训练强化学习模型(s,a,p,π,r)获得心理舒缓方案；具体为：
20、根据强化学习模型学习到的最优策略π*，生成个性化场景、情节和任务难度，以适应用户的心理需求和情感状态；其中最优策略π*具体表达式为：
21、
22、其中，s∈s，s为状态集合，动作a∈a，a为动作集合，p为转移概率，π为策略集合，r为奖励，r+为正奖励，r-为负奖励，gt为最大化累积奖励，e为相关函数。
23、优选的，所述根据强化学习模型学习到的最优策略π*后，还包括如下步骤：
24、根据用户的即时反馈(st,rt)实时动态调整虚拟场景和互动情节，具体表达式为：
25、
26、其中，st为t时刻的状态，rt为t时刻的奖励，πt为t时刻的策略，πt+1为t+1时刻的策略。
27、优选的，所述心理舒缓方式包括利用全息投影技术实现用户在现实世界体验个性化的场景、音乐、动植物元素和互动游戏，并且在方案的实现过程中与用户互动，依据用户的情感状况对场景及互动游戏难度进行调整。
28、本专利技术提供一种心理舒缓方案的确定系统，包括：
29、采集模块，用于获取用户的心理健康测评数据，并采集用户测试过程中的语音信息和视频信息；
30、处理模块，用于将所述语音信息转换为文字，通过对文字进行自然语言处理，获得用户的情感特征，并从视频信息中提取用户的面部特征，通过面部特征进行情绪分类；
31、联合分析模块，用于将情绪分类结果与情感特征进行相关特征分析，获得面部特征与情感特征的变化关系；
32、压力处理模块，用于通过所述心理健康测评数据和变化关系判断用户的心理压力来源，通过心理压力来源确定心理舒缓方案。
33、本专利技术提供一种计算机设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述一种心理舒缓方案的确定方法的步骤。
34、本专利技术提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种心理舒缓方案的确定方法的步骤。
35、与现有技术相比，本专利技术具有如下显著优点：
36、本专利技术方法通过获取心理健康测评数据，并采集用户的语音和视频信息，通过对语音和视频信息进行文本视频联合处理，实现了用户前期心理健康评测数据获取，以及通过语音和视频分析获取用户实时的情感特征和情绪分类，获得更加细致的心理变化信息，并基于此进行心理压力分析，通过心理变化信息来对预先填写的心理健康测评数据进行精细化补充，更能准确的表现出用户的心理压力信息，从而更好的选择心理舒缓方案。
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1.一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述获取用户的心理健康测评数据，具体为：
3.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述通过面部特征进行情绪分类之前，还包括：
4.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，通过心理压力来源确定心理舒缓方案，包括：
5.如权利要求4所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述根据强化学习模型学习到的最优策略π*后，还包括如下步骤：
6.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述心理舒缓方式包括利用全息投影技术实现用户在现实世界体验个性化的场景、音乐、动植物元素和互动游戏，并且在方案的实现过程中与用户互动，依据用户的情感状况对场景及互动游戏难度进行调整。
7.一种心理舒缓方案的确定系统，其特征在于，包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的一种心理舒缓方案的确定方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述获取用户的心理健康测评数据，具体为：
3.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述通过面部特征进行情绪分类之前，还包括：
4.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，通过心理压力来源确定心理舒缓方案，包括：
5.如权利要求4所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特征在于，所述根据强化学习模型学习到的最优策略π*后，还包括如下步骤：
6.如权利要求1所述的一种心理舒缓方案的确定方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：凌巍炜，刘晨禄，孙源，杨晨欣，占志良，肖文博，钟鑫，
申请(专利权)人：江西应用技术职业学院，
类型：发明
国别省市：
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