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技术原理

采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）融合架构，对面部微表情、声学特征、生理信号进行多模态特征提取与融合。通过注意力机制（Attention）动态加权不同模态的贡献度，生成高维情绪向量空间表征。

关键指标

• •情绪识别准确率：92.7%（7 类基础情绪）
• •实时处理延迟：< 150ms
• •支持 48 种细粒度情绪状态
• •多模态融合提升准确率 15.3%

应用场景

技术原理

基于强化学习（Reinforcement Learning）框架，将用户情绪变化作为奖励信号，通过策略梯度算法优化疗愈内容组合。系统维护超过 10,000 种疗愈元素库，包括自然场景、抽象艺术、ASMR 音频、触觉反馈模式等，实时生成最优疗愈方案。

关键指标

• •内容生成响应时间：< 2 秒
• •个性化匹配准确率：89.4%
• •疗愈效果提升：相比固定方案提升 34%
• •用户满意度：4.7/5.0

应用场景

技术原理

采用 14 通道医疗级 EEG 设备实时采集脑电信号，通过快速傅里叶变换（FFT）提取 α 波（8-13Hz）与 θ 波（4-8Hz）功率谱密度。当检测到用户进入放松状态（α/θ 比值上升）时，系统自动增强正向刺激；反之则调整疗愈策略。

关键指标

• •脑电信号采样率：256Hz
• •α 波功率提升：平均 47%（30 分钟疗程）
• •深度放松达成率：83.6%
• •压力激素（皮质醇）下降：平均 28%

应用场景