AI迎賓接待機器人的技術(shù)壁壘之情感智能

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(diǎn)研發(fā)方向。情感計算作為人機交互技術(shù)的重要內容之一，致力于通過(guò)計算機對人類(lèi)的情感狀態(tài)進(jìn)行識別和分析。 情感計算的核心在于利用機器學(xué)習和人工智能算法，從人類(lèi)的語(yǔ)音、面部表 情、生理特征等多個(gè)維度捕捉情感信息，并對其進(jìn)行分析和判別。

情感計算包括文本、語(yǔ)音、視覺(jué)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(lèi)。文本信息采集模塊通過(guò)文本抓取工具(如網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)工具) 獲得情感評論文本，并傳遞到下一個(gè)情感特征提取模塊，然后對文本中自然語(yǔ)言文本轉化成計算機能夠識別和處理的形式，并 通過(guò)情感信息分類(lèi)模塊得到計算結果。

(1)20世紀80年代末至90年代初期，麻省理工學(xué)院多媒體實(shí)驗室構造了一個(gè)“情感編輯器”對外界各種情感信號進(jìn)行采 集，綜合使用人體的生理信號、面部表情信號、語(yǔ)音信號來(lái)初步識別各種情感，并讓機器對各種情感做出適當的簡(jiǎn)單反應；

(2)1999年，Moriyama提出語(yǔ)音和情感之間的線(xiàn)性關(guān)聯(lián)模型，并據此在電子商務(wù)系統中建造出能夠識別用戶(hù)情感的圖像采 集系統語(yǔ)音界面，實(shí)現了語(yǔ)音情感在電子商務(wù)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不多的類(lèi)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 統地建立了上千幅不同的人臉表情圖像庫。

(4)手勢識別：一個(gè)完整的手勢識別系統包括三個(gè)部分和三個(gè)過(guò)程，三個(gè)部分分別是采集部分、分類(lèi)部分和識別部分；三個(gè) 過(guò)程分別是分割過(guò)程、跟蹤過(guò)程和識別過(guò)程。

頭部研發(fā)機構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(jìn)行研發(fā)突破，例如META、 谷歌、 Hume AI,國內的上海交通大學(xué)等科研機構。主要研發(fā)項目在語(yǔ)音、表情、 聊天的識別于反饋上，隨著(zhù)后續技術(shù)成熟，搭載了先進(jìn)模型算法的表情陪伴 機器人將可以實(shí)現更精準的交流與深層次的情感溝通，進(jìn)而給用戶(hù)提供情 緒價(jià)值。