一种评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，包括：获得咨询师与来访者的对话的音频记录；采用语音分离算法，将咨询师与来访者的语音信号分离；采用语音识别算法，将来访者的语音信号逐段转换成文字；采用文本情感分析方法，在情绪空间中，计算来访者的每一段落的文字的情绪值；确定咨询师的即时疏导水平，所述咨询师的即时疏导水平包括疏导效率以及情绪前后变化值。本发明专利技术还提供了相应的系统。本发明专利技术的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法在愉悦度

【技术实现步骤摘要】
一种评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法及系统


[0001]本专利技术属于心理咨询和聊天机器人领域，具体涉及一种评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，如何评价一名心理咨询师的水平，一般来说，有两种方法。
[0003]方法一，是可通过累计咨询个案数量、时长，累计参与心理培训时长及相应获得的职业资格证书、培训证书等，综合判断一名心理咨询师的水平。这个方法的优点在于，直观且清晰易懂。只要通过比较不同咨询师的证书数量和咨询等时长，就可以明确咨询师的相对水平如何。判断标准的门槛低，所以即便是从未接触过心理咨询的来访者也可以很快选择出更好的咨询师。但其缺点也很明显，首先是证书的含金量往往大不相同，仅凭数量的多少并不能得出质量的高低；其次，过往咨询时长等数据的真实性存疑，国内尚未有很成熟的培训体系和认证体系，即便是市面上现存的机构，其统计标准也并不统一。没有统一和靠谱的机构背书，数据的水分可想而知。
[0004]方法二，是可通过第三方的评分，侧面反映心理咨询师的水平。比如，当来访者在某机构选择了一位咨询师，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，包括：步骤S1：获得咨询师与来访者的对话的音频记录；步骤S2：采用语音分离算法，将咨询师与来访者的语音信号分离；步骤S3：采用语音识别算法，将来访者的语音信号逐段转换成文字；步骤S4：采用文本情感分析方法，在VA情绪空间中，计算来访者的每一段落的文字的情绪值；步骤S5：确定咨询师的即时疏导水平，所述咨询师的即时疏导水平包括疏导效率以及情绪前后变化值。2.根据权利要求1所述的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所采用的语音分离算法为基于模型的方法，在不间断的音频记录中提取每个音频事件的段落端点，从而将咨询师与来访者的语音信号分离。3.根据权利要求2所述的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，所述语音分离算法是利用pyAudioAnalysis库中的silence_removal函数来实现的。4.根据权利要求1所述的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，所述语音识别算法包括：步骤S31：利用信号预处理模块，对来访者的语音信号进行预处理，以得到语音帧，然后将其输入特征提取部分；步骤S32：利用特征提取模块，根据人耳的生理特性，利用编码、滤波器组等技术把输入的语音帧中有用的内容信息提取出来得到一个特征向量序列，作为声学模型的输入；所述特征向量序列是对应于一个帧的多维向量；步骤S33：在训练阶段，对步骤S32得到的特征向量序列进行词条标注并作为训练样本，对每个词条所对应的特征向量序列进行声学模型训练，为每个词条建立一个声学模型；同时，对文本训练集进行语法、语义分析，经过基于统计模型训练，得到语言模型，将声学模型、语言模型和字典作为参考模板保存到模板库中；步骤S34：在识别阶段，将步骤S32得到的特征向量序列作为测试模板，将特征向量序列与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。5.根据权利要求1所述的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，在所述步骤S3中，利用python代码中的Speech_Recognition库和PocketSphinx库进行语音识别算法的实现。6.根据权利要求1所述的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，文本情感分析方法采用基于CNN
‑
LSTM的文本情感分类方法。7.根据权利要求6所述的评估心理咨询师即时疏导患者水平的方法，其特征在于，基于CNN
‑
LSTM的文本情感分类方法，包括：步骤S41：建立文本的情感...

【专利技术属性】
技术研发人员：高军晖，何熲，张虹玥，谭润东，贾玉媛，
申请(专利权)人：上海暖禾脑科学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：