[发明专利]一种使用多通道信息融合的个人情感唤醒度识别方法

摘要

本发明公开了一种使用人体心电信号（EEG），皮肤电信号（EDA），声音信号和面部视频信号进行个人情感唤醒度识别的方法。本方法采集被测试个体的心电、皮肤电、声音和面部视频信号，从中提取22个信号特征作为训练数据；由专业人员对个体情感唤醒度水平进行评分作为评价数据；对训练数据依次进行特征提取和特征数据标准化处理；使用处理后的训练数据和评价数据训练得到支持向量机回归模型（SVR）预测识别模型。在进行情感唤醒度预测识别时，向训练得到的模型输入信号数据，使用该模型预测识别该个体的情感唤醒度状态水平。

主权项

1.一种使用多通道信息融合的个体情感唤醒度识别模型建立方法，该方法的特征在于其包括如下步骤：S1：按照特定采样频率采集需要识别个体在多个情感状态下的心电信号，皮肤电信号，声音信号和面部视频信号作为模型训练数据；S2：由3名专业技术人员根据个体的语音和面部表情状态对个体进行情感唤醒度连续评价，获得对应信息的唤醒度评价值，作为训练标签数据；S3：使用采集到的心电信号、皮肤电信号、声音信号和面部视频信号，计算唤醒度识别相关的22个基本信号特征数据，心电信号和皮肤电信号计算时间窗口长度为0.02秒，音频信号参数计算时间窗口长度为0.05秒，视频信号计算时间窗口长度为0.2秒，需要计算的信号特征包括：心率值，心电信号过零率，心电信号一阶傅立叶变换值，心电信号一阶傅立叶变换值频率均值，心电信号标准差，心电信号峰态系数，心电信号偏度，非线性心律变化率，视频2阶动态单元值，视频滚动数据，皮肤电信号傅立叶变换频率均值，皮肤电活动均值，皮肤电活动双重负向均值，皮肤传导水平X轴数值范围，非线性皮肤电活动变化率，皮肤传导水平均值，皮肤传导水平双重负向均值，皮肤传导水平特征，皮肤传导水平X轴数值范围，语音谐波噪声率均值，语音基频均值，语音归一化振幅商；S4：对计算得到的22个特征进行数据标准化处理，将特征值和唤醒度评价值标准化到‑1～1的数学区间；S5：使用上述得到的特征数据和唤醒度评价数据进行支持向量机回归预测模型（SVR）训练，训练得到针对该个体的情感唤醒度识别支持向量机回归预测模型。