創(chuàng)澤機器人 |
CHUANGZE ROBOT |
AI迎賓接待機器人的核心是人機交互,在智能人機交互的研究中,對情感的識別、分析、理解、表達的能力是重點研發(fā)方向。情感計算作為人機交互技術(shù)的重要內(nèi)容之一,致力于通過計算機對人類的情感狀態(tài)進行識別和分析。 情感計算的核心在于利用機器學習和人工智能算法,從人類的語音、面部表 情、生理特征等多個維度捕捉情感信息,并對其進行分析和判別。
情感計算包括文本、語音、視覺三種形式
可以由3部分組成:文本信息采集、情感特征提取和情感信息分類。文本信息采集模塊通過文本抓取工具(如網(wǎng)頁爬蟲工具) 獲得情感評論文本,并傳遞到下一個情感特征提取模塊,然后對文本中自然語言文本轉(zhuǎn)化成計算機能夠識別和處理的形式,并 通過情感信息分類模塊得到計算結(jié)果。
(1)20世紀80年代末至90年代初期,麻省理工學院多媒體實驗室構(gòu)造了一個“情感編輯器”對外界各種情感信號進行采 集,綜合使用人體的生理信號、面部表情信號、語音信號來初步識別各種情感,并讓機器對各種情感做出適當?shù)暮唵畏磻?
(2)1999年,Moriyama提出語音和情感之間的線性關(guān)聯(lián)模型,并據(jù)此在電子商務系統(tǒng)中建造出能夠識別用戶情感的圖像采 集系統(tǒng)語音界面,實現(xiàn)了語音情感在電子商務中的初步應用。
(3)面部表情識別:到目前為止,面部表情識別模型都是將情感視為離散的,即將面部表情分成為數(shù)不多的類別,例如“高 興”,“悲傷”,“憤怒”等。1971年,Ekman和Friesen研究了6種基本表情(高興、悲傷、驚訝、恐懼、憤怒和厭惡),并系 統(tǒng)地建立了上千幅不同的人臉表情圖像庫。
(4)手勢識別:一個完整的手勢識別系統(tǒng)包括三個部分和三個過程,三個部分分別是采集部分、分類部分和識別部分;三個 過程分別是分割過程、跟蹤過程和識別過程。
頭部研發(fā)機構(gòu)皆聚焦于情感智能模型的研發(fā)。目前全球頂尖的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè) 與頭部科研院所皆有在情感智能大模型進行研發(fā)突破,例如META、 谷歌、 Hume AI,國內(nèi)的上海交通大學等科研機構(gòu)。主要研發(fā)項目在語音、表情、 聊天的識別于反饋上,隨著后續(xù)技術(shù)成熟,搭載了先進模型算法的表情陪伴 機器人將可以實現(xiàn)更精準的交流與深層次的情感溝通,進而給用戶提供情 緒價值。
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