一种基于多模态的患者情感分析装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于多模态的患者情感分析装置，适用于情感计算、心理健康监测及相关应用领域。该装置通过动态模态选择机制、分层融合策略、多模态交互分析、情感演化分析及实时情感反馈功能，显著提高了情感分析的准确性、实时性和应用广度。具体而言，装置包括样本数据提取与预处理模块、动态模态选择模块、处理模块、分层融合模块、过滤与交互分析模块、情感演化分析模块、实时情感反馈模块和分类结果生成模块。通过动态选择最优模态组合、分层融合多模态数据、分析模态间的相互作用以及实时监测情感变化，本发明专利技术解决了传统多模态情感分析中存在的信息冗余、冲突和静态分析等问题，实现了更高效、准确的情感分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的医疗设备，特别是一种基于多模态的患者情感分析装置。

技术介绍

1、随着人工智能技术的快速发展，情感分析作为一种重要的研究方向，在诸多领域内得到了广泛的应用。情感分析技术主要用于从文本、语音、图像等多种形式的数据中提取并识别出人的情绪状态，进而进行情感分类。这种技术不仅对于商业决策、市场营销、产品设计等方面至关重要，而且在心理健康监测、医疗诊断、社交互动等多个领域也发挥着越来越重要的作用。

2、现有的多模态情感分析技术主要通过融合多种类型的数据(如文本、音频、图像等)来提高情感识别的准确率。然而，传统的多模态情感分析方法在实际应用中面临着一系列挑战：

3、1、信息冗余和冲突：由于不同的模态携带的信息可能存在重叠或矛盾，如何有效地整合这些信息成为一个难题。如果不能妥善处理信息冗余和冲突的问题，将直接影响到情感分类的准确性。

4、2、静态分析的局限性：大多数现有的多模态情感分析技术都是基于静态数据集来进行训练和测试的，这意味着它们往往无法捕捉到情感随时间变化的特点。在实际应用场景中，人们的情绪会随着时间的推移而本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所述动态模态选择模块通过模态权重计算网络实现自动选择，所述网络根据公式Scorem＝αm×Qualitym+βm×Complementaritym计算每个模态的权重。

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所述处理模块中的多模态条件变分自编码器包括文本自编码器、音频自编码器和图像自编码器，分别对不同模态数据进行编码和解码。

4.根据权利要求1所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所述动态模态选择模块通过模态权重计算网络实现自动选择，所述网络根据公式scorem＝αm×qualitym+βm×complementaritym计算每个模态的权重。

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所述处理模块中的多模态条件变分自编码器包括文本自编码器、音频自编码器和图像自编码器，分别对不同模态数据进行编码和解码。

4.根据权利要求1所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所述分层融合模块使用的分层注意力机制包括局部特征注意力机制和全局特征注意力机制，分别对单模态局部特征和跨模态全局特征进行加权融合。

5.根据权利要求4所述的一种基于多模态的患者情感分析装置，其特征在于，所述局部特征融合的权重ωi通过以...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕行，龙兰，杨晨曦，巩少菲，黄丽华，吕逸航，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：