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基于脑电和语音信号的心理压力识别研究
资料类别
   计算机毕业论文(设计)
课程(专业)
  计算机技术
关键词
  心理压力|脑电信号
适用年级
  研究生
身份要求
  游客
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文件格式

  caj
文件大小
  6868K
发布时间
  2014-12-28 17:17:00
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下载次数
  27
发布人   kj008
 内容简介:     基于脑电和语音信号的心理压力识别研究,硕士学位论文,共53页。
   摘要
   心理压力是影响人体健康的重要因素。当人体面临的压力超出心理负荷时便可能引发抑郁症、焦虑症等严重威胁健康的心理疾病。对于心理疾病的早期诊断与干预,心理压力的准确测量是至关重要的。传统方法通常采用心理量表评估压力,这种自评方法是有效的,但也存在一定主观性,激素测量因其侵入性等局限而不能被广泛推广。随着电生理学和传感器技术的发展,脑电信号和语音信号因其无创获取、推广性强等优势受到众多研宄者的青睐。
   本文的研宄分为脑电信号和语音信号两个部分。在脑电研究方面,本文选择高压力人群作为实验对象,通过对前额静息态脑电数据的分析,探索不同特征组合(包括线性与非线性特征)的有效性,选择最优特征组合进行分类以识别心理压力。出于算法实现简单、计算速度快等方面的考虑,本文选择K最近邻分类器与朴素贝叶斯分类器应用于实验数据,并获得了较高的分类准确率。
   在语音研究方面,本文改进了诱发心理压力的心算实验任务,提取常用的语音声学、韵律特征,通过线性判别分析方法选择最优特征子集进行分类,获得了较高的分类准确率,并且对语音特征和心理量表得分做线性回归,发现部分特征与量表总分有显著的线性相关性。
   本文的主要贡献与创新如下:
   (1)发现脑电非线性特征Renyi熵、LZ复杂度、CO复杂度和关联维数能够反映人体心理压力水平;
   (2)改进了基于心算任务的心理压力实验,将任务难度划分为三个等级以观察心理压力水平的变化趋势;
   (3)发现心理压力对声音特性有明显的影响,声带振动频率和抖动程度在被试执行任务时显著提高,任务结束后有所降低,但短时间内无法恢复到任务前的状态,声带振动频率随着任务难度的增加先升高后降低。
   关键词:心理压力,脑电信号,语音信号,特征提取,分类
  
   第一章绪论
   1.1研究背景及意义
   心理压力被认为是影响人体健康的重要因素之一。在心理学领域,压力是一种紧张、被压迫的感受,适度的压力是有益的,它能激发人的能动性,但是当面临的压力超出心理承受能力时便可能引发抑郁症、焦虑症等严重威胁身心健康的心理疾病[1]。轻度抑郁症患者会影响正常的工作生活,重度患者可能轻生。对于心理疾病的早期诊断与干预,压力水平的准确测量起着至关重要的作用。
   填写心理量表是衡量个体压力水平的传统方法,常用的心理量表有感知压力量表(Perceived Stress Scale, PSS)。]、相关压力量表(Relative Stress Scale, RSS)[3】、心理压力测量(Psychological Stress Measure, PSM)[4]等等。但这些评价方法主观性较强,需要人工干预,如人工识别、观察等。近年来,研究人员一直致力于研究更客观的方法来评估压力水平,主要手段有生理测量和物理测量。物理测量的特征指无需借助设备和工具便能人工观察到的属性,而生理特征需借助测量设备与个体接触来检测属性的波动。其中,脑电信号和语音信号是识别ffi力水平的两种有效的客观测量指标。脑电信号由于其非侵入性、高时间分辨率等特点,在识别压力水平的研究中受到学者们的广泛关注。研究显示,心理压力与脑活动之间确实存在密不可分的联系[5]。当负面情绪发生时,大脑右半球活动占主导地位[6],这也给脑电信号识别乐力水平带来了一定的研究空间。语音是人类R常生活中最常用的交流手段,语音信号中不仅含有语义信息,也含有说话人的情感信息。利用语音信号识别心理压力具有非侵入性、低成本、易推广等优点。文献显示心理压力对语音的产生和声音质量有着非常明显的影响本文针对利用脑电信号和语音信号识别心理压力进行了较为深刻的研究和探讨。
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