面向儿童心理健康的多模态情绪智能感知与AI陪伴干预系统

从“情绪识别”到“智能干预”的闭环支持,守护儿童青少年心灵成长

项目简介

儿童青少年心理健康问题呈现出隐蔽性强、主观表达不足、早期识别困难等特点。传统心理评估主要依赖量表测评和人工访谈,难以实现连续化、客观化和智能化监测。

本项目面向儿童青少年情绪障碍、抑郁倾向及心理压力状态评估需求,构建融合脑电信号、语音、面部表情、行为交互等多模态信息的智能情绪计算与干预平台。

主要研究内容与技术流程

😊 🎤 🧠
→→→
🤖

儿童情绪状态多模态智能感知

儿童情绪状态多模态智能感知流程图
  • 采集脑电、语音、面部表情及行为交互数据
  • 构建多模态情绪表征模型
  • 分析儿童情绪变化过程中的神经、生理和行为特征
🧠
➔

基于脑电的客观心理状态评估

基于脑电的客观心理状态评估流程图
  • 提取θ、α、β等脑电频带特征
  • 建立脑网络连接和情绪状态之间的关联
  • 实现抑郁倾向、低落情绪及心理压力辅助评估
👦
☁️
🎵❤️

大模型驱动的智能陪伴与舒缓干预

大模型驱动的智能陪伴与舒缓干预流程图
  • 基于大语言模型实现自然语言情绪陪伴
  • 根据儿童状态推荐个性化音乐、呼吸训练等
  • 构建“感知—理解—反馈”的智能心理健康系统

预期成果

形成面向儿童心理健康场景的:

1. 多模态情绪智能评估平台
2. AI心理陪伴交互系统
3. 儿童情绪动态监测与辅助干预方案