基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法和装置

本发明涉及心理健康评估，尤其涉及一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法和装置。

背景技术：

1、随着现代社会压力的增加，人们对心理健康的关注度逐渐提高。传统的心理健康评估方法主要依赖于纸质问卷或面对面的咨询，这些方法可能受到受测者的主观因素影响，如伪装或误报，导致评估结果的不准确。此外，传统方法往往需要较长的时间和专业人员的参与，效率较低。为了满足大规模、高效的心理健康筛查需求，传统的评估手段，例如问卷调查和面对面咨询，虽在特定场景中仍具有一定的应用价值，但在广泛的筛查中，效率和准确性略显不足。

2、为了解决上述问题，近年来，研究者开始探索使用先进的技术手段进行心理健康评估。其中，语音分析技术因其能够直接反映个体的情感状态而受到关注。通过分析个体的语音特征，如音调、节奏、强度等，可以获取其情感和心理状态的相关信息。然而，如何设计有效的语音题目以诱导出受测者的真实情感反应，以及如何从大量的语音数据中提取有用的特征并建立准确的预测模型，仍然是当前面临的技术难题。机器学习，尤其是各类回归模型，为此问题提供了技术支持。利用声纹和语音情绪特征进行深度分析，并结合r方和误差等关键评估指标，有助于筛选出最优模型进行大规模筛查。但多数现有技术仍缺乏实时反馈功能，无法为受试者提供即时的评估反馈，效率较低，从而也会导致预测结果滞后，准确度不足。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法和装置，用以解决现有技术中效率较低、准确度不足的缺陷，实现效率更高、准确度更高的心理健康等级预测。

2、本发明提供一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，包括：

3、获取用户选择的测试主题；

4、根据所述测试主题从预先构建的情景化语音题目库提取故事情境及对应的语音题目，供所述用户进行体验并回答，得到所述语音题目对应的语音回答结果；

5、从所述语音回答结果中提取回答特征，将所述回答特征输入至预先训练的心理健康等级预测模型，得到每个所述语音题目的预测得分，进而得到心理健康等级预测结果；所述回答特征包括声纹特征和情绪特征中的至少一项；

6、其中，所述心理健康等级预测模型是基于预先选择的机器学习回归模型，利用海量样本语音回答数据针对每个所述语音题目训练得到的。

7、根据本发明提供的一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，所述情景化语音题目库的构建方式包括：

8、基于预先确定的情境主题及所述情境主题包括的具体情境，对每个所述具体情境匹配心理健康维度；

9、基于所述心理健康维度得到每个所述具体情境对应的心理量表，基于所述心理量表构建量表库；指定每个所述具体情境的特定情感反应；

10、对于每个所述具体情境，根据所述心理健康维度和所述特定情感反应构建所述具体情境对应的故事情境；其中，所述故事情境是采用了层次化的方式，结合心理学与戏剧学原理构建的，包括多种角色的多个版本；

11、基于所述故事情境制定所述语音题目，得到所述情境主题对应的问题库；

12、基于所有所述情境主题的问题库构建情景化语音题目库。

13、根据本发明提供的一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，获取用户选择的测试主题，之后还包括：

14、根据所述测试主题从预先构建的量表库中提取心理量表，供所述用户进行填写，得到量表填写结果。

15、根据本发明提供的一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，从所述语音回答结果中提取回答特征，将所述回答特征输入至预先训练的心理健康等级预测模型，得到每个所述语音题目的预测得分，进而得到心理健康等级预测结果，之后还包括：

16、对比所述心理健康等级预测结果和所述量表填写结果，根据对比结果完善所述情景化语音题目库。

17、根据本发明提供的一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，基于预先选择的机器学习回归模型，利用海量样本语音回答数据针对每个所述语音题目训练得到所述心理健康等级预测模型，具体包括：

18、获取样本语音回答数据及其相关的心理量表的样本量表填写结果；

19、从所述样本语音回答数据中提取样本声纹特征和样本情绪特征；

20、对所述样本量表填写结果按照预先设定的主题规则进行分等级打标签；

21、进行缺失值处理后，将所述样本声纹特征、所述样本情绪特征和打标签后的所述样本量表填写结果进行分题存储；

22、对每个所述语音题目的所述样本声纹特征和所述样本情绪特征进行归一化处理，根据归一化处理的结果和所述打标签后的所述样本量表填写结果得到所述语音题目的样本数据集；

23、将每个所述语音题目的所述样本数据集划分为训练集和测试集；

24、从所述训练集中筛选识别预设计算结果大于或等于预设相关性阈值的特征，得到每个所述语音题目的建模数据集；根据所述建模数据集更新及定义所述训练集和测试集；

25、对于每个所述语音题目，基于所述机器学习回归模型，在所述测试集上通过预先需选择的评估指标进行评估，选择评估结果最好的所述机器学习回归模型作为所述语音题目的基础预测模型；

26、对所述基础预测模型进行模型超参数调优，得到所述语音题目对应的目标预测模型；

27、基于所有所述语音题目的所述目标预测模型构建所述心理健康等级预测模型。

28、根据本发明提供的一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，对所述基础预测模型进行模型超参数调优，得到所述语音题目对应的目标预测模型，之后还包括：

29、对所述目标预测模型进行交叉验证和模型集成，得到优化后的所述目标预测模型。

30、根据本发明提供的一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法，从所述语音回答结果中提取回答特征，将所述回答特征输入至预先训练的心理健康等级预测模型，得到每个所述语音题目的预测得分，进而得到心理健康等级预测结果，之后还包括：

31、根据所述心理健康等级预测结果得到评估报告；

32、根据所述评估报告得到建议及措施。

33、本发明还提供一种基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测装置，包括：

34、获取单元，用于获取用户选择的测试主题；

35、回答单元，用于根据所述测试主题从预先构建的情景化语音题目库提取故事情境及对应的语音题目，供所述用户进行体验并回答，得到所述语音题目对应的语音回答结果；

36、预测单元，用于从所述语音回答结果中提取回答特征，将所述回答特征输入至预先训练的心理健康等级预测模型，得到每个所述语音题目的预测得分，进而得到心理健康等级预测结果；所述回答特征包括声纹特征和情绪特征中的至少一项；

37、其中，所述心理健康等级预测模型是基于预先选择的机器学习回归模型，利用海量样本语音回答数据针对每个所述语音题目训练得到的。

38、本发明还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法。

39、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法。

40、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法。

41、本发明提供的基于情景化语音题目设计的心理健康等级预测方法和装置，通过获取用户选择的测试主题；根据所述测试主题从预先构建的情景化语音题目库提取故事情境及对应的语音题目，供所述用户进行体验并回答，得到所述语音题目对应的语音回答结果；从所述语音回答结果中提取回答特征，将所述回答特征输入至预先训练的心理健康等级预测模型，得到每个所述语音题目的预测得分，进而得到心理健康等级预测结果；所述回答特征包括声纹特征和情绪特征中的至少一项；其中，所述心理健康等级预测模型是基于预先选择的机器学习回归模型，利用海量样本语音回答数据针对每个所述语音题目训练得到的。本发明融合了语音分析技术和心理学原理，通过解析个体在给定情境中的语音响应后得出的声纹与语音多情绪表现的特征，来预测其心理健康状况，实现效率更高、准确度更高的心理健康等级预测。