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摘要：本发明提供一种基于大模型的心理健康监测系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：采集用户的多模态数据，并对其进行预处理，得到语音数据、视频数据和文本数据；对语音数据进行处理，得到短暂高频噪声数据，对视频数据进行处理，得到图片模糊数据，根据频域语音数据和视频数据，获取语音情感特征和行为情感特征；对短暂高频噪声数据进行处理，得到语音修复情感特征，对图片模糊数据进行修复，得到行为修复情感特征；将语音情感特征、行为情感特征、语音修复情感特征和行为修复情感特征融合得到情感特征分析数据，并输入至预设的情感识别大模型中，生成心理健康状态评估结果。本发明能够得到精准数据。
主权项：1.一种基于大模型的心理健康监测系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于采集用户的多模态数据；数据预处理模块，用于对多模态数据进行预处理，得到语音数据、视频数据和文本数据；短暂高频噪声检测模块，用于对语音数据进行短时傅里叶变换，将语音信号从时域转换到频域，得到频域语音数据，根据短时高频能量峰值和短暂时域持续时间对频域语音数据进行监测，以得到短暂高频噪声数据；图像模糊检测模块，用于通过计算视频数据中图像的清晰度，并对其进行判断，得到图片模糊数据；情感特征识别模块，用于根据频域语音数据和视频数据，获取语音情感特征和行为情感特征；情感修复模块，用于获取短暂高频噪声数据、图片模糊数据、语音情感特征和行为情感特征的时间戳，并根据时间戳在预设范围进行匹配，当短暂高频噪声数据与行为情感特征的时间戳匹配时，对短暂高频噪声数据进行处理，并得到语音修复情感特征，当图片模糊数据与语音情感特征发生时间戳匹配时，对图片模糊数据进行修复，并得到行为修复情感特征；情感特征融合模块，用于将预设时间段的语音情感特征、行为情感特征、语音修复情感特征和行为修复情感特征进行融合，得到情感特征分析数据；大模型情感识别模块，用于将情感特征分析数据输入至预设的情感识别大模型中，并生成心理健康状态评估结果。
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百度查询： 麦乐峰(厦门)智能科技有限公司 一种基于大模型的心理健康监测系统
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