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公开(公告)号：CN112597841B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011468475.5
申请日：2020-12-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及到多模态情感分析领域，提出了一种基于门机制多模态融合的情感分析方法，具体为：首先获取多模态情感分析数据，针对不同模态特点提取特征表示；通过不同模态特征的表示获得每个模态特征对应的模态信息门；使用不同模态信息门对各模态进行模态增强，丰富模态信息表示；拼接不同模态表示得到多模态融合表示，使用多模态融合表示进行情感分类。本发明可以更好地增强主体情感表达模态的作用，削弱冗余情感表达模态的负面影响，帮助多模态特征情感识别更加精确。
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公开(公告)号：CN113159844B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110426428.2
申请日：2021-04-20
Abstract: 本发明提供一种基于眼球轨迹追踪的广告智能评估方法及系统，方法包括获取标准数据集；获取标准广告对象的标准关键区域集合；获取用户集群观察标准广告对象时生成的眼动数据集合(处理后的注视点集合和视线变化数据集合)，对标准关键区域集合、注视点集合和视线变化数据集合进行关联分析，从而建构数据关系，并根据数据关系获取标准广告对象对应的标准评估结果，建立映射关系数据库；根据待评估广告对象的类别特征和关键特征对映射关系数据库进行筛选，运用筛选后的所有标准广告对象对应的标准评估结果，对待评估广告对象进行评估，以得到预测评估结果。有益效果：获取预测评估结果时不需要再次获取用户集群观察待评估广告对象时的眼动数据。
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公开(公告)号：CN114533066B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210454743.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于复合表情加工脑网络的社交焦虑评估方法和系统，该方法包括：步骤S1：为被试者佩戴多通道脑电测量设备；步骤S2：为被试者开展复合表情刺激测试，并同步采集脑电数据；步骤S3：脑电数据进行预处理，并经过短时傅里叶变换提取α频段内各个频率点的功率值；步骤S4：根据功率同步程度量化各通道之间的关系；步骤S5：根据权重最小原则构建复合表情加工脑网络；步骤S6：提取脑网络神经指标，以此评估出社交焦虑程度。本发明可以客观地评估个体社交焦虑程度，有效避免了传统测量手段事后采样、主观性强、社会期许偏差等问题，有广泛的市场推广价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN114627855A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210094644.6
申请日：2022-01-26
Abstract: 本发明公开了一种基于复数谱的语音抑郁水平检测方法，包括以下步骤：S1：提取原始语音波形的复数谱，作为语音抑郁水平预测的输入特征；S2：采用深层语音特征提取器对特征的通道之间的相互依赖性建模，获取区分性声学特征；S3：采用两层卷积神经网络将频率信道压缩成一维，获取只有时间维度的深度语音特征；S4：采用注意时间池获取低维语音表征的长期相关性，并根据注意机制动态选择更重要的信息，获得相对应的预测结果。还公开了一种基于复数谱的语音抑郁水平检测系统。本发明首次将复数谱用于语音抑郁水平检测，能够显著提高语音抑郁水平检测的准确率。
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公开(公告)号：CN114533066A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210454743.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于复合表情加工脑网络的社交焦虑评估方法和系统，该方法包括：步骤S1：为被试者佩戴多通道脑电测量设备；步骤S2：为被试者开展复合表情刺激测试，并同步采集脑电数据；步骤S3：脑电数据进行预处理，并经过短时傅里叶变换提取α频段内各个频率点的功率值；步骤S4：根据功率同步程度量化各通道之间的关系；步骤S5：根据权重最小原则构建复合表情加工脑网络；步骤S6：提取脑网络神经指标，以此评估出社交焦虑程度。本发明可以客观地评估个体社交焦虑程度，有效避免了传统测量手段事后采样、主观性强、社会期许偏差等问题，有广泛的市场推广价值和应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114469095A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210407214.5
申请日：2022-04-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电非线性特征的注意偏向训练效果评估方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：获取常模数据和前测数据；S2：基于常模数据和前测数据，提取脑电微分熵非对称商作为特征，对正常人群组和社交焦虑组进行分类识别；S3：获取后测数据，其中，所述后测数据为对社交焦虑组开展注意偏向训练，并进行复合表情刺激测试所采集的脑电信号数据确定；S4：基于常模数据和后测数据，提取脑电微分熵非对称商作为特征，对正常人群组和社交焦虑组再次进行分类识别；S5：对步骤S2中每位被试者的分类识别准确率与步骤S4中每位被试者的分类识别准确率进行配对样本T检验，以评估注意偏向训练的有效性。
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公开(公告)号：CN113576482B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111141810.5
申请日：2021-09-28
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于注意偏向训练技术领域，涉及一种基于复合表情加工的注意偏向训练评估系统和方法，招募正常组和社交焦虑组的被试者，利用多通道脑电测量设备采集原始脑电信号，并提取P100脑电成分的平均潜伏期特征和N170、P300脑电成分的平均波幅特征作为神经指标，通过社交焦虑组前测复合表情刺激测试与常模复合表情刺激测试、社交焦虑组后测复合表情刺激测试与常模复合表情刺激测试的指标水平差异性检验，对注意偏向训练的效果进行客观评估和优化。本发明可以有效避免传统测量手段事后采样、主观性强、社会期许偏差等问题，同时具有非侵入性、安全高效、成本较低的特点，具有广泛的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN113112302A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110423869.7
申请日：2021-04-20
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种基于电商预售模式的产品折扣智能设置方法，包含：征集若干与产品目标人群背景特征一致的被试者；采集每位被试者在进行预售购买决策时的行为数据；统计采集到的行为数据得到折扣价格和预售时间之间的关系式；确定产品的预售时间，并根据统计得到的关系式计算出折扣价格。本发明提供的基于电商预售模式的产品折扣智能设置方法，通过行为数据分析，得到某种产品的预售价格和折扣时间之间的关系，商家能够快速根据产品的预售时间确定一个比较合理的产品价格。
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公开(公告)号：CN112712824A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110322720.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明属于人工智能领域，具体涉及一种融合人群信息的语音情感识别方法和系统，该方法包括以下步骤：S1、采集用户语音信号；S2、预处理语音信号，获取梅尔谱；S3、切除梅尔谱前后静音段；S4、通过人群分类网络获取深度人群信息；S5、通过梅尔谱预处理网络获取梅尔谱深度信息；S6、通过SENet融合特征，获取融合信息；S7、通过分类网络，得到情感识别结构。本发明融合人群信息特征，使情感特征提取更加准确，通过SENet的通道注意力机制进行信息融合，能够有效的进行深度特征的提取，提高整体识别精度。
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公开(公告)号：CN111651060B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010795119.8
申请日：2020-08-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种VR沉浸效果的实时评估方法和评估系统，在VR视频播放的同时采集脑电信号，基于小波变换后得到的α、β、θ频段能量，实时计算情感唤醒程度和认知专注程度，并最终得到动态监测的沉浸效果指数，用于沉浸效果的客观评估。本发明实现了实时测量和分析，能够过程化地对VR视频的沉浸效果进行动态监测，指标采用多维度的综合计算策略并考虑到个体差异性，有效解决了问卷测量等手段事后报告、社会期许偏差、主观性强等问题，具有广泛的市场应用前景。
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