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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117373492B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311680752.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京回龙观医院(北京心理危机研究与干预中心)
IPC: G10L25/66 , A61B5/00 , A61B5/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G10L25/63 , G10L25/24 , G10L25/15 , G10L25/30 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的精神分裂症语音检测方法及系统，涉及个人健康风险评估技术领域，所述方法包括：获取受试者人群的认知测试语音样本，集成希尔伯特黄变换和倒谱内插方法提取语音样本的声学特征参数集，声学特征参数集包括音质情感变化特征；构建声学特征参数集的语音向量，根据语音向量训练多尺度多头精神分裂症语音检测模型，其中，语音向量包括音节、音素、音位以及语素单元的隐含状态序列；利用多尺度多头精神分裂症语音检测模型对受检者的语音进行自动分类检测，输出受检者的人群类别。本发明集成希尔伯特黄变换和倒谱(56)对比文件Yan-Jia Huang 等.AssessingSchizophrenia Patients Through Linguisticand Acoustic Features Using Deep LearningTechniques《.IEEE TRANSACTIONS ON NEURALSYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING》.2022,第30卷第947-956页.
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公开(公告)号：CN117373492A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311680752.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京回龙观医院(北京心理危机研究与干预中心)
IPC: G10L25/66 , A61B5/00 , A61B5/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G10L25/63 , G10L25/24 , G10L25/15 , G10L25/30 , G10L25/27
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的精神分裂症语音检测方法及系统，涉及个人健康风险评估技术领域，所述方法包括：获取受试者人群的认知测试语音样本，集成希尔伯特黄变换和倒谱内插方法提取语音样本的声学特征参数集，声学特征参数集包括音质情感变化特征；构建声学特征参数集的语音向量，根据语音向量训练多尺度多头精神分裂症语音检测模型，其中，语音向量包括音节、音素、音位以及语素单元的隐含状态序列；利用多尺度多头精神分裂症语音检测模型对受检者的语音进行自动分类检测，输出受检者的人群类别。本发明集成希尔伯特黄变换和倒谱内插方法提取声学特征，利用多尺度多头精神分裂症语音检测模型对受检者的语音进行自动分类检测。
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公开(公告)号：CN117370768A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311675916.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京回龙观医院(北京心理危机研究与干预中心)
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/25 , A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本申请提供了一种精神患者的情绪波动检测方法及系统，用于检测精神患者的情绪波动。该方法主要包括：获取目标精神患者在预置时间段的生理数据、语音数据、面部表情数据以及行为数据；根据生理数据确定目标精神患者是否出现情绪异常波动；若出现情绪异常波动，则根据生理数据的变换趋势确定对应的情绪识别模型；不同的生理数据的变换趋势对应一个或多个情绪识别模型，不同的情绪识别模型用于识别不同的情绪；将语音数据、面部表情数据以及行为数据装换为目标数据特征；将目标数据特征输入到对应的情绪识别模型得到对应的情绪识别结果。
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公开(公告)号：CN118588291A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410575020.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 北京回龙观医院(北京心理危机研究与干预中心)
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G16H20/70 , G16H10/60 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0475 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种精神分裂症患者危险行为的预警方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标数据集；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；基于深度学习网络对训练集和测试集进行处理，生成生理学风险特征；基于预设处理规则构建危险性行为预测模型；基于生理学风险特征对危险性行为预测模型进行训练，生成目标行为预测模型；基于目标行为预测模型对目标数据集进行处理，生成目标用户风险值；基于风险因子评估模型对目标用户风险值进行处理，生成预警信息，其中，预警信息包括目标用户的危险等级。
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公开(公告)号：CN117370768B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311675916.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京回龙观医院(北京心理危机研究与干预中心)
IPC: G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/25 , A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本申请提供了一种精神患者的情绪波动检测方法及系统，用于检测精神患者的情绪波动。该方法主要包括：获取目标精神患者在预置时间段的生理数据、语音数据、面部表情数据以及行为数据；根据生理数据确定目标精神患者是否出现情绪异常波动；若出现情绪异常波动，则根据生理数据的变换趋势确定对应的情绪识别模型；不同的生理数据的变换趋势对应一个或多个情绪识别模型，不同的情绪识别模型用于识别不同的情绪；将语音数据、面部表情数据以及行为数据装换为目标数据特征；将目标数据特征输入到对应的情绪识别模型得到对应的情绪识别结果。
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