基于深度学习技术的老年人情感识别系统研究

摘要：随着全球人口老龄化加剧，老年人情感健康成为社会关切重点。在国家政策倡导构建老年友好型社会的背景下，如何精准识别老年人内敛、间接的情感状态成为关键问题。本研究基于深度学习技术，融合卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）构建情感识别系统。实验表明，系统能有效识别老年人常见情绪状态，准确率较传统方法显著提升。研究成果为智能养老监护、情感陪伴机器人等应用提供技术支持，通过及时情感干预助力老年人心理健康，对完善老龄化社会关怀体系具有重要实践价值。

关键词：人口老龄化，深度学习技术，语言情感识别

1 引言

人口老龄化加速使老年人心理健康问题愈发凸显。伴随生理机能衰退、社会角色转变及家庭结构变化，老年人普遍面临孤独、焦虑与抑郁等心理困境，这些问题不仅降低生活质量，还可能加剧躯体疾病风险。传统情感识别方法依赖人工特征提取，难以捕捉复杂情感动态，而深度学习技术通过融合语音、表情、行为等多模态数据，可自动学习高阶情感特征，显著提升识别精度[1]。针对老年人情感表达内敛、语音噪声干扰等问题，本研究结合卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力与长短时记忆网络（LSTM）的时序建模优势，引入噪声鲁棒性训练策略，强化对模糊语音的解析；同时通过注意力机制捕捉面部微表情细节（如眼部皱纹动态），构建适应老年群体的情感识别模型，为精准心理干预提供技术基础[2]。

目前基于深度学习的情感识别技术在智能养老领域具有广阔应用前景。通过实时监测老年人情感状态，系统可联动智能监护设备或情感陪伴机器人，及时预警心理危机并提供个性化服务，如播放舒缓音乐、触发家属沟通提醒等，从而降低抑郁与孤独风险。实践表明，优化后的模型在养老院场景中实现实时分析，准确率较传统方法提升明显，尤其在低光照、高噪声环境下展现较强鲁棒性。该研究不仅为开发非侵入式心理健康监测系统提供新思路，还可拓展至远程医疗、社区关怀等场景，推动“技术+人文”融合的养老模式发展。未来需进一步解决个体差异建模、长期情感追踪等挑战，并在隐私保护与人文关怀间寻求平衡，使技术真正成为提升老年人幸福感的可持续解决方案[3]。

2 研究现状

2.1深度学习技术发展现状

深度学习其核心在于通过多层隐层结构实现数据特征的多级抽象与非线性处理。作为机器学习的重要分支，它在特征表示、模式识别等任务中展现出独特优势。相较于依赖人工规则设计的传统方法，深度学习依托端到端特征学习机制，利用海量数据自主挖掘高阶特征，显著降低了对先验知识的依赖。当前，深度学习已成为人工智能的核心支柱，推动计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域实现跨越式发展，其模型已嵌入数十亿智能终端，重塑了医疗、金融、机器人等产业的智能化进程[4]。随着Transformer、图神经网络等架构的演进，深度学习持续拓展技术边界，成为驱动AI创新的核心引擎。

2.2老年人情感识别研究现状

针对老年人表情内敛、语音噪声干扰等特性，采用卷积神经网络（CNN）与长短时记忆网络（LSTM）协同框架：在语音模态中，设计CNN-LSTM混合架构解析非稳态语音信号，集成噪声鲁棒性训练模块，有效抑制背景干扰并提取韵律、语调等情感关联特征，为智能养老监护和情感交互机器人提供了高精度、低侵入性的技术支撑。

尽管情感识别技术在不断发展，但在老年人等特殊群体的情感交互中，仍存在情感表达模糊、数据稀缺等问题，需要进一步研究更精准的情感识别和交互方法。本研究创新在于利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），对老年人的语音数据进行情感识别，提高了情感识别的准确率。

3 需求分析与项目设计

3.1目标用户调研

本研究采用多维度调研方法：首先设计结构化问卷，量化分析老年人对语音唤醒、健康监测、紧急求助等功能的期望值及使用频率；其次通过深度访谈挖掘使用痛点，聚焦现有设备操作复杂、语音识别率低等共性问题，并收集其对理想助手的场景化构想。调研覆盖200名60岁以上老年人，整合年龄、教育程度、健康状态等用户画像数据，发现超70%受访者亟需“一键式”简易交互界面与高鲁棒性语音识别功能。研究结果为构建适老化智能语音系统提供了优先级明确的需求框架与体验优化方向。

3.2功能模块设计

身体健康指标监测：系统通过实时监测心率、血压等关键指标动态调整交互策略：当检测到异常数据时，主动增强语音提示强度，采用音量提升、语速减缓的警示模式，重点信息通过三次重复播报确保传达；非关键数据波动则切换至被动响应模式，避免信息过载。

语音唤醒：基于先进声学模型与深度学习算法，构建高灵敏度唤醒模块。针对老年人语音特征优化训练，当老人说出特定唤醒词，系统快速捕捉、识别语音信号，通过模式匹配与特征提取精准激活语音助手，实现无手动操作启动。同时应用自适应噪声抵消等技术，提升复杂环境下抗干扰能力，确保指令准确识别，并且反馈适当强调，音量稍大，语速稍慢。

个性化聊天：运用 AIGC 的自然语言处理和深度学习模型，结合老人个人信息和聊天记录，通过个性化推荐和生成式对话模型实现智能交互，捕捉情感需求搜索大数据资源，依兴趣推送话题知识，能够更好的丰富精神生活。由老年用户开启对话交流时，对话风格适中表达，并提供一种温馨友好的感觉。

4 系统实现与测试

本系统在情感识别任务中应具备实时性、抗噪性和硬件适配性，因此选择采用CNN结合语谱图分析方法。该方法采用利用卷积层自动提取语谱图中的局部特征，池化层降低特征维度，全连接层完成情感分类。采用LSTM通过遗忘门、输入门、输出门机制，能有效捕捉语音信号中的长期依赖关系（如语调渐变、停顿模式）。在老年语音情感识别中，LSTM能自动学习情感相关的时序特征（如颤抖、语速骤变），实践表明其情感特征提取能力比传统HMM模型效果更明显。

本系统采用微服务架构构建高可用后端系统，使用Spring Boot快速搭建RESTful API接口。Apache Kafka搭建异步消息队列，处理多模态数据（图像、语音、生理信号）的实时传输与削峰填谷，确保高吞吐量场景下的系统稳定性。设计标准化API接口，通过Swagger生成交互文档，实现与微信小程序前端的无缝对接，支持HTTPS加密传输。

5 结论

针对老龄化社会情感关怀需求，本研究开发了基于微信小程序的轻量化情感识别系统，集成文本、语音等信息分析。采用轻量化模型和边缘计算技术，在手机端实现本地化实时处理，保障隐私且无需网络依赖。针对老年人表述问题，设计抗干扰语音分析模块，结合自建老年情感数据库，系统对情绪的识别准确率较高。小程序提供实时情感监测、异常预警及家人联动功能，界面采用大字体、高对比度设计，支持方言交互和语音慢播。该方案为社区及家庭养老场景提供了便捷、低门槛的情感健康管理工具，推动智慧养老的普惠化落地。

参考文献：

[1] 张玉凯.基于卷积神经网络的端到端语音识别研究[D].北京交通大学，2021.

[2] 吴振国.基于多通道卷积神经网络的多模态情感分析研究[D].南京邮电大学，2023.

[3] 戴佳惠，黄敏，肖仲喆.结合迁移学习和Transformer模型的低资源多模态语音情感识别研究[J/OL].声学技术，1-9[2025-03-28].

[4] 姚发.基于老年人对话文本的情感识别技术研究[D].沈阳工业大学，2024.

项目基金：2024大学生创新创业训练计划，项目编号：202414037090