基于心率变异性的情绪识别研究*

1 引 言

情绪在人们生活中扮演重要角色，它影响着人们的行为，人机情感交互的关键技术之一是情绪识别，引发“情感计算”的出现[1]，情绪识别是对他人情绪状态进行识别和解释的方法[2]，近年来这一领域正逐渐成为研究热点。在情感计算领域中，常用的算法有支持向量机、K-最近邻法、线性判别函数、多层感知器等，通过对脑电、肌电、呼吸、皮电等生理信号的研究，以实现情绪的精准识别。

文本、语音、表情和势态均可通过主观意识的控制来隐藏实际的情感，但生理信号特征主要来自于神经系统和内分泌系统，且不受主观意识的控制，能够更加真实地反映出人的情感特征[3]。目前，使用多种生理信号联合识别的分类精度较单一生理参数的识别精度高，多模态生理信号的情绪识别被广泛应用。在上述生理信号中，心电信号蕴藏丰富的生理信息。心率变异性(heart rate variability, HRV)不仅可以表现人体内外环境对心血管系统的影响，也反映了心血管系统在自主神经及体液调节下做出的相应调节。因为情绪状态的变化直接影响自主神经系统及体液调节，所以个人的情绪变化可以在HRV中得到反映体现，即HRV能够用来进行情绪识别[4]。Picard等[5]通过一系列的实验证明从人类的特定生理信号中提取某些有效的特征组合，将其用于情感识别的研究是可行的。Ekman[6]在对人体生理信号的研究过程中发现某些生理反应对具体情感状态的产生具有特异性,且心电采集设备较脑电采集设备更加便携，易于采集，极大地方便人机情绪交流的市场化和商业化。

HRV[7]指心电信号R-R间期逐波之间的微小差异，它包含丰富的自主神经系统反应信息，心率变异性常常视作为心脏的窗口，HRV很大程度上反映了心脏对外界环境的适应能力,而这种适应性主要是由自主神经系统对心脏的调控来实现的[8]，因其可以无创、定量评估自主神经系统功能，不仅广泛应用在临床上,也已越来越多地应用在情绪识别中[9]。研究表明，通过加强对老年高血压患者的心理疏导和支持可以缓解患者的焦虑抑郁情绪,从而改善老年高血压患者的血压变异性、心率变异性及生活质量[10]。同时，对情绪进行识别在提升新产品的用户体验、员工培训、改善医疗护理等方面均具有重要意义。

2实验设计与心电信号采集

2.1情绪的诱发方式

情绪诱发方式多种多样，有研究者使用音乐听觉刺激的方式来诱发情绪，也有使用图片即视觉刺激的方式来诱发情绪，目前国际上常用的情绪诱发素材库包括国际情绪图片系统 ( international affective picture system,IAPS)和国际情绪声音库 ( international affective digitized sounds,IADS)为情绪研究工作提供了较标准的诱发素材库，但是由于一定的文化差异，该情绪诱发素材并不适合在中国使用[11]。电影剪辑法既有视觉刺激也有听觉刺激，可较好地诱发人的情绪，因此，本研究使用电影剪辑法来进行情绪诱发。

情绪可通过效价和唤醒度的二维空间模型进行精确定义，空间模型从这两个方面给出情绪特有的特征。本研究选取不同唤醒度的八种情绪，即恬静、气愤、悲伤、恐惧、厌恶、平静、惊奇、搞笑，这八种情绪的二维空间模型见图1，每种情绪选取两段不同的视频来进行诱发。实验中选取视频的标准是情节易于理解，且每段视频仅诱发单一情绪。

图1情绪的二维空间模型Fig.1The two-dimensional space modelofemotion

2.2情绪诱发实验的设计与采集

实验采集了八种不同的情绪，每种情绪两段视频，每段视频时长5 min，视频总时长80 min，情绪诱发流程见图2，每段视频中间被试者休息2 min以平复情绪。

受试者在观看视频的同时填写主观量表，量表内容包括情绪类型选择及其诱发情绪的强度，强度等级分别为很强、较强、一般、无感。以主观量表验证诱发材料能否诱发相应的情绪，诱发的情绪是否纯净，从而为客观分类提供参考标准。

图2情绪诱发实验流程 of emotion evoked experiment

本研究选择23位无心理疾病和心血管疾病的在校学生为受试者，实验前无剧烈运动(避免运动后心率过快)。实验现场见图3，在标准实验室进行，显示器置于离受试者80～100 cm处，受试者间均隔板隔开，避免相互干扰。心电采集部分是由多功能生理信号采集系统中的心电采集单元完成的。

为了确定情绪材料信效度，即情绪材料是否成功诱发了相应情绪，针对视频材料进行了事后分析，选取了受试者的主观报告数据，进行了统计学的分析评估，t检验的评估结果显示，除了惊奇外其他情绪均成功诱发且纯净。

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