【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的人机对话心理分析方法、装置和服务器
[0002]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种基于云计算的人机对话心理分析方法
、
装置和服务器
。
技术介绍
[0004]随着人工智能技术的发展，越来越多的
需要人工智能技术的参与与配合，当今家庭环境中，父母由于重心主要放在工作上，而逐渐缺乏对孩子的关注与沟通，使得部分孩子的内心潜移默化的产生极端的心理状态，从而导致无法挽回的结果，因此如何及时识别孩子的内心心理状态是当前的研究重点
。
[0005]传统的心理状态识别方法是通过采集用户的语音信息，并识别该语音信息对应的用户的情绪特征，从而确定该用户的心理状态，但是该方式只是单纯分析该语音信息的音频信息，从而忽略了用户心理状态的其他影响因素，从而导致分析的用户整体的心理状态的精准度较低
。
技术实现思路
[0007]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于云计算的人机对话心理分析方法
、
装置
、
服务器
。
[0008]第一方面，本申请提供了一种基于云计算的人机对话心理分析方法
。
所述方法包括：
[0009]获取用户在目标时段的音频信息
、
所述用户在所述目标时段的心律信息
、
以及所述用户的心理咨询信息，并基于所述用户的心理咨询信息，识别所述用户的心理状态范围；识别所述音频信息在所述目标时段的分布信息，并基于所述分布信息，将所述音...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于云计算的人机对话心理分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户在目标时段的音频信息
、
所述用户在所述目标时段的心律信息
、
以及所述用户的心理咨询信息，并基于所述用户的心理咨询信息，识别所述用户的心理状态范围；识别所述音频信息在所述目标时段的分布信息，并基于所述分布信息，将所述音频信息与所述心律信息同时划分为多个时段的音频段
、
以及多个时段的子心律信息；所述音频段的各时段与所述子心律信息的各时段相同；针对每个时段，基于所述时段的音频段
、
以及所述时段的子心律信息，分析所述用户在所述时段的子初始心理状态，并基于目标时段的子初始心理状态，确定所述用户的初始心理状态；在所述用户的心理状态范围内，基于所述用户的初始心理状态，分析所述用户的心理状态信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户的心理咨询信息，识别所述用户的心理状态范围，包括：获取所述用户的历史文本信息，并通过所述历史文本信息训练初始字体智能识别模型对所述用户的撰写习惯的识别参数，得到字体智能识别模型；提取所述心理咨询信息对应的文本信息，并基于所述字体智能识别模型，计算所述文本信息的偏差度；基于所述偏差度，分析所述用户的当前心理特征，并基于所述文本信息的文本内容
、
以及心理咨询信息判别策略，分析所述用户的初始心理状态范围；通过所述用户的当前心理特征，调整所述用户的初始心理状态范围，得到所述用户的心理状态范围
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述音频信息在目标时段的分布信息，包括：提取所述音频信息在所述目标时段的每个时刻的音调信息
、
每个时刻的音色信息
、
以及每个时刻的响度信息，并按照时间顺序，将每个时刻的音调信息
、
每个时刻的音色信息
、
以及每个时刻的响度信息进行排列，得到音调序列
、
音色序列
、
以及响度序列；基于所述音调序列
、
所述音色序列
、
以及所述响度序列，建立所述音频信息在所述目标时段的分布序列，得到所述音频信息的分布信息
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述分布信息，将所述音频信息与所述心律信息同时划分为多个时段的音频段
、
以及多个时段的子心律信息，包括：分别对所述分布信息中的音调序列
、
所述分布信息中的音色序列
、
以及所述分布信息中的响度序列进行聚类处理，得到所述音调序列对应的各音调组
、
音色序列对应的各音色组
、
以及响度序列对应的各响度组；按照时间序列，分别将各所述音调组
、
各所述音色组
、
以及各所述响度组进行排列，得到所述音频信息的分组序列，并基于所述分组序列中的音调组
、
所述分组序列中的音色组
、
以及所述分组序列中的响度组，对所述目标时段进行划分处理，得到所述目标时段对应的多个时段；将所述音频信息
、
以及所述心律信息，分别基于各所述时段进行划分处理，得到多个相同时段的音频段和子心律信息
。
5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述时段的音频段
、
以及所述时段的子心律信息，分析所述用户在所述时段的子初始心理状态，包括：基于所述音频段对应的音调组
、
所述音...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄振培，吴丹，
申请(专利权)人：华脑科学研究珠海横琴有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。