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龙图腾网获悉杭州心蜗科技有限公司申请的专利一种基于多模态的人工智能心理测评方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120600318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511089381.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于多模态的人工智能心理测评方法及设备是由黄玉琛设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态的人工智能心理测评方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态的人工智能心理测评方法及设备，具体涉及心理测评分析技术领域，用于解决现有心理测评中因隐私脱敏导致生物特征失真引发的检测误差率高的问题；通过动态生成用户行为适配的测评指令，采集面部微表情视频并基于区域像素分割量化隐私干扰等级，在保留关键微表情区域特征的同时对非敏感区域模糊化处理；同步采集语音频谱波形并声纹变调与基频波形重构；提取文本情感关键词构建跨阶段情感关联链条修复局部脱敏导致的语义断裂；根据隐私干扰等级动态调整视频与语音的融合权重生成阶段性评估参数及时序标签，最终构建心理状态演化图谱并输出测评报告，显著提升情绪特征保真度及心理状态分析的精准度。

本发明授权一种基于多模态的人工智能心理测评方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的人工智能心理测评方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据用户行为历史生成动态测评指令并下发用户执行； S2、采集用户的面部微表情视频并进行区域像素分割，基于分割区域的像素活性强度生成隐私干扰等级，包括： 通过摄像头采集用户执行动态测评指令时的面部微表情视频，截取包含眼周区域、嘴角区域及前额区域的视频片段； 对眼周区域及嘴角区域进行边缘检测算法处理以分割出微表情肌肉运动单元区域，保留微表情肌肉运动单元区域原始像素值并对其他面部区域进行高斯模糊加密处理； 计算分割区域在预设时间窗口内的像素灰度变化频率作为像素活性强度，当像素灰度变化频率超过预设灰度阈值时标记为高活性区域； 基于高活性区域的占比及平均灰度变化幅度，通过线性映射函数生成隐私干扰等级数值； S3、采集用户的语音频谱波形并进行声纹变调处理以生成变调语音频谱波形； S4、提取用户的文本语义数据中的情感关键词，基于任务时序构建跨阶段情感关联链条； S5、将基频波形重构后的变调语音频谱波形结合跨阶段情感关联链条，根据隐私干扰等级调整视频与语音的融合权重以生成阶段性评估参数及时序标签，包括： 基于隐私干扰等级数值对区域像素分割后的视频特征向量施加动态补偿； 基于跨阶段情感关联链条中的共现频次及位置偏移量生成语义一致性参数，对变调语音频谱波形的语调特征向量进行上下文校准； 将补偿后的视频特征向量与校准后的语调特征向量按任务时序时间戳进行模态间事件对齐，基于对齐事件中情绪特征演变的连续性生成阶段性评估参数，并根据跨阶段情感关联链条中位置偏移量的分布密度标记任务时序关联标签； S6、根据阶段性评估参数及时序标签构建心理状态演化图谱并生成心理测评报告。

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