AI，能读懂你的情绪吗？ 分享一则有趣的见闻， 在较早之前，一家名为Teatreneu的巴塞罗那喜剧俱乐部因为加税政策流失了30%的夜场观众，为了减少经营损失，俱乐部在广告服务商的建议下试行按笑声次数向观众收费。 即在剧院的座椅安装一个带有面部表情识别软件的设备，用来捕捉观众在观看演出的过程中笑了多少次。 首先，观众入场免费，但每笑一次就要收费0.3欧元，不过笑点低的朋友不用担心遭遇笑破产的情况了，因为封顶价格为24欧元（即发笑80次）。 根据剧院的统计，实行“按笑付费”措施以来，观众量增加了35%
本发明公开一种基于人脸动态情绪识别的检测方法和装置,通过接收终端发送的原始识别数据;对原始识别数据进行识别,得到语音特征数据和人脸特征数据;将语音特征数据与情绪模型库中的语音标准情绪模型进行匹配,获得语音变化数据;根据人脸动作信息,基于深度卷积神经网络进行人脸微表情动作检测,获得第一人脸情绪变化数据;根据人脸动作信息,通过静态特征和动态特征进行人脸识别,获得第二人脸情绪变化数据;根据所述第一人脸情绪变化数据、第二人脸情绪变化数据、所述语音特征时间信息和所述人脸动作信息对所述语音变化数据进行验证,得到情绪识别结果。本发明能够实现识别用户情绪的变化,提高用户情绪识别的准确率。
场景描述：利用 AI 技术判断一个人的情绪通常有两种途径，一种是通过面部表情，另一种是通过语音。前者已经比较成熟，而语音识别情感方面的研究，正在快速发展。近期，一些科研团队提出了新的方法，来更准确地识别用户声音中的情绪。
俄罗斯综合业务银行(Universal bank）上周宣布，将在呼叫中心中测试情感识别技术(emotion recognition），并且计划将作为先导项目导入。此技术由 Neurodata Lab开发。
知乎上有很多关于「如何判断女朋友是否生气」之类的问题，有人回答：字越少，事越大；还有人说：真生气，一个月不联系；假生气，会撒娇说「我生气了」。
本发明公开了一种语音情感和面部表情双模态识别系统,包括情感数据的输入及其预处理模块、情感特征提取模块以及特征融合情感识别模块;情感数据的输入及其预处理模块,用于选择和建立所使用的情感数据库,根据不同数据库的数据特征以及不同模态数据的特性选择预处理方法;情感特征提取模块,用于表情特征提取和语音特征提取,表情特征包括LBP特征;本发明在保留整体信息完整性情况下,考虑了不同模态特征,不同特征种类间的差异性,增强了特征层融合的性能,在建立大数据和神经网络模型等基础上,通过数据采集和标注建立训练数据库,能快速分析和筛查精神病患者病情。
近日，俄罗斯国立研究大学高等经济学院的研究人员成功训练了一个能够从语音中识别情绪的神经网络。它能够识别声音中八种不同的情绪：中立，冷静，快乐，悲伤，愤怒，害怕，厌恶和惊讶。 时至今日，计算机已经将语音
在简仁贤看来，开展情感对话式机器人的研究不仅是为了迎合技术的发展，更重要的是推动人工智能融入金融、电商、智能硬件等高价值商业场景。 在电影《Her》中，“Samantha”虽是基于人工智能技术的Chatbot（对话机器人），但是她的“知性和感性”还是感染了不少观众，让人们对于“懂情感的人工智能”有了一种期盼。 “从现在的技术发展看，机器人还无法模拟人类的情感。因为情感与创造力一样，是人工智能无法模仿和计算的。但这不妨碍人工智能通过语义理解、人脸识别、姿态识别、语音识别等方式识别判断人类情感情绪状态，并进行一
本发明公开了一种非接触式心理参数智能分析与评测系统,包括个人信息及数据采集模块、文本数据采集模块、文本数据处理模块、专家诊断临床文本数据模块、文本诊断识别、声音、面部表情数据采集模块;所述个人信息及数据采集模块,用于个人身份认证与管理;所述文本数据采集模块,用于根据诊断专家询问建立询问数据库,采用自动问询方式与患者进行病情在情绪、认知、兴趣、睡眠、食欲中任一或多个方面的数据采集;本发明采用非接触式采集语音情感、面部表情、文本信息作为分析的手段与方法,情绪数据能真实反映患者情绪变化和认知能力,不受患者主观或者客观的原因变化导致差异分析。
黄健，中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室15级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别。博士期间在ACMMM，ICASSP，Interspeech等会议上发表多篇论文。曾获中国科学院大学三好学生称号。
聚焦信息技术领域 为产业发声 📷 导读 脸部表情、肢体动作等特征是可以分析出一个人的情绪的，但有的时候，人的情绪是很难进行分析的，一些让人不易察觉的微表情、小动作才是真正的情绪输出达点。在生活、医疗、公共安全、智能机器人研发等领域，情绪识别可能也会成为一个有力的帮手，来帮你识别人真正的情绪、看懂对方隐藏的“小心思”。 📷 什么是情绪识别 情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪识别是对人的情绪状态进行辨别，以实现更加友好和自然的人机交互。 从技术方面来看，情绪识别
本发明公开了一种基于卷积神经网络的语音特征匹配方法,包括:S1,预处理,提取音频信号的梅尔谱图,在时域上切割成图像片段,对图像片段做傅里叶变换得到频谱信号;并提取出特征向量;S2,将音频样本的特征向量按照时间顺序排列后进行池化处理形成语音记录文件,并将语音记录文件转换成二值特征序列;S3,语音特征匹配,利用语音查询文件与语音记录文件进行比较,查找出与语音查询文件具有相同内容的语音记录文件。本发明提高了语音识别的准确率,降低了语音识别系统的复杂性,增强了软件健壮性。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距
检信智能创始人李剑峰，工业自动化专业，中国心理学会会员，最初履历在中国电子信息产业集团一家上市公司担任科研项目开发及管理工作，曾参与国家863计划项目一项，信息产业部电子产业发展基金专项计划一项，涉及金融和医疗信息化等技术领域，于2009年自主创业成立了长沙警通信息技术有限公司，公司成立之初与中科院自动化研究所下属企业合作开展心理测试仪在公安、监察委等部门应用，在2013年以色列的LVA语音心理分析技术在我国公安、察院等得到一定的应用，但是由于以色列LVA不属于国产技术，我们政府相关部门采购需要向以色列国防部备案管理。在这种背景下，2016年检信智能创始人李剑峰决定成立一家专注于心理情绪识别开发与应用的初创型公司，来代替以色列LVA语音心理分析系统。
主讲人：冯雁 | 香港科技大学 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 本文为冯雁教授8月18日于北京创新工场的分享实录整理，分享主题为《How to Build Empathetic Machines》。 冯雁现为香港科技大学电子及计算机工程系教授，主要研究领域包括语音理解、机器翻译、多语种处理及音乐信息检索等。 冯雁教授1988年于英国伍斯特理工学院获得电机工程学士学位，1993及1997年于美国哥伦比亚大学分别取得电脑科学硕士及博士学位。 2015年，因人机互动领域所作出的突出贡献而获
在人们的认知中，机器与人的分界线是机器是否具有情感。举个例子，如果一对情侣吵架，而有一方显得过于冷漠，那么另一方很有可能向对方说出类似于「你是一个没有情感的机器」的话。因此，机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。
作者：郭晴、刘伟 摘要：情感计算作为一个全世界范围内的学术热点，研究方向遍及心理学、生理学、神经科学、语言学、医学、社会学等学科。情感计算的研究使形式化的机器更加形象化，是实现自然人机交互的前提。本文结合近几年情感计算的国内外研究，基于新的层面对主要研究以及最新应用进行了归纳总结，并就情感计算进行深度探究，使更多研究人员了解情感计算最新研究方向。 一．引言 大约半个世纪前，美国心理学家“认知心理学之父” 奈瑟尔（Neisser Ulrich）描述了人类思维的三个基本和相互联系的特征，这些特征在计算机程序中
该清单按照字母排序，对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API，可以在评论中告知。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API，为你节省了寻找资源的时间。总之，你所需要的可能基本都在下面了： 人脸和图像识别（Face Image Recognition） 文本分析，自然语言处理，情感分析（Text Analysis, NLP, Senti
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言，有了开放的 API，就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用，这在很大程度上提升了工作效率。
语音领域顶级学术会议 Interspeech于2019年9月15-19日在奥地利格拉茨举行。
在英剧《神探夏洛克》中，主角福尔摩斯总是能根据对方的言谈举止、穿着打扮准确分析出对方的所思所想，仿佛拥有了“读心术”，能轻而易举地进入对方的内心世界。
检信Allemotion OS心理情绪开发操作系统是根据世界人工智能高速发展的特点,为实现脑机交互的行业需求，由检信智能推出我国首款检信Allemotion OS心理情绪开发操作系统。检信Allemotion OS心理情绪开发操作系统集成了语音情感识别、人脸情感识别、微表情识别、以及肌肉微颤情绪识别、眼动识别、骨架识别、生理参数识别等功能。因此，检信Allemotion OS心理情绪开发操作系统在开发上集成了多维度情感识别的优势，针对教育、安防、军工、政府、人事管理、医疗等行业的应用特点，提供特定的二次开发。
原文链接如下 - https://www.qsrmagazine.com/outside-insights/voice-first-revolution-takes-shape-restaurants
编辑导语 近日，腾讯云正式上线智能语音服务。智能语音是由腾讯微信AI团队自主研发的语音处理技术，可以满足语音识别、语音合成、声纹识别等需求。 这是继微信支付提速、微信公众号CDN加速、微信公众号安全护航等一系列动作之后，腾讯云联合微信发布的又一重大举措。腾讯云智能语音服务将以强大的垂直领域定制化服务，打造专业高效的语音大脑。 一、识别率行业领先云端+嵌入式开放 语音作为继键盘、鼠标、触屏之后人机交互的新体验，其识别技术被广泛应用在呼叫中心、网络搜索、智能终端、移动应用、人工智能等各大领域。 腾讯云平台联合微
“深度学习携手大数据引领的第三次AI热潮，最大特点是人工智能技术真正突破了人类的心理阈值，达到了大多数人心目中‘可用’的标准。以此为基础，人工智能技术在语音识别、机器视觉、数据挖掘等领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合”。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API，并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向：
本文探讨了人工智能在识别人类情绪方面的潜力。作者指出，最新一代的人工智能可以识别面孔、将面部草图转换成照片，并能识别语音。然而，人工智能在理解人类情绪方面仍然面临许多挑战。尽管有成功案例，但大多数情况下，人工智能在识别人类情绪方面仍然表现不佳。此外，人工智能是否能经历情感是一个有争议的话题。尽管人工智能可以处理大量的数据，但它们在理解人类情感方面仍然面临许多挑战。
黄学东领衔，微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆！ 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态：我们整合视觉、语言和声音信号，从而形成对世界全面的认识。然而，目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中，我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」，用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下，我们首先将各个模态的
便捷生活、不用出门的生活服务配套，“隔空”信息交流的远程教育/远程办公，在药物研发等场景有卓越表现的AI……疫情为很多行业按下了加速键。
《礼记·乐记》中说：“凡音之起，由人心生也。人心之动，物使之然也。感于物而动，故形于声。声相应，故生变。”
近日，根据调查机构CIRP的报告显示,亚马逊在2014年11月推出的Echo系列智能音箱产品在美销量已突破510万台。并且，根据市场数据，CIRP推算2016年前九个月亚马逊就已经售出200万台Echo产品（包括Echo DotEcho Tap）。 看到亚马逊的智能音箱销量如此之好，我们都意识了智能家居语音控制系统的前景之利好。不过，即使当前的语音识别技术已经基本上达到了人们所需要的标准，在智能家居语音控制系统之中，仍然有一些瑕疵的存在，比如在人声嘈杂的环境里，如何正确识别出用户发出的命令。 出于需求，声纹
原标题 | Building a Vocal Emotion Sensor with Deep Learning
延世大学和洛桑联邦理工学院(EPFL)的研究团队最近开发了一种新的技术，可以通过分析图像中的人脸和上下文特征来识别情绪。他们在arXiv上预先发表的一篇论文中介绍并概述了他们基于深度学习的架构，称为CAER-Net。
2015年11月11日，微软宣布其Oxford项目将开放一个可用于情绪识别的API。微软一位负责技术与研究的人员表示该API可帮助市场营销人员评估顾客对商店展示效果、电影或食物的反应。商家可以用这个软件来创造一个客户工具，例如一个可以从照片中识别情绪并根据不同情绪给出不同选项的应用。根据微软介绍，该API应用该公司的云端情感识别算法来确定特定时刻某张照片中人的情绪。 微软表示，该API以一张图片作为输入，从其中每张人脸的多个表情中找到表情，并利用人脸识别应用程序画出人脸的边界框。这些情绪与面部表情相关，而表
CCF-腾讯犀牛鸟基金于2013年由腾讯公司和中国计算机学会（CCF）共同发起，今年是基金发起的第10年。10年来，犀牛鸟基金致力于为海内外青年学者搭建产学合作创新的平台，推动科技在产业创新和社会发展中持续发挥价值。 本年度犀牛鸟基金设立12个技术领域共35项研究命题，我们将分7期对各项命题进行详细介绍，本文重点聚焦多模态融合&软件工程领域，欢迎海内外优秀青年学者关注并申报。 8.多模态融合 8.1 多媒体数字水印与视频内容篡改识别 随着多媒体技术和网络通信的发展，数字媒体的安全隐患日益严重，一方面平台需要
“若产品能够在人格层面与用户建立关联，则能够更好地促进使用过程中产生积极正面的情绪，形成愉悦的记忆，继而促进用户的使用意愿、包容度和信任。”
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：
主要有几个更新：1. 发布了新的Desktop App，可以让你方便的分享屏幕、发送图片和代码给它
本文来自PaperWeekly和biendata组织的企业AI技术实战讲座。作者为小米人工智能部的崔世起，崔老师以著名的“小爱同学”为实例，详细介绍了全双工关键技术及其应用。
摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方
人类的表达是多方面的，复杂的。例如，说话者不仅通过语言进行交流，还通过韵律，语调，面部表情和肢体语言进行交流。这就是为什么更喜欢亲自举行商务会议而不是电话会议，以及为什么电话会议或发短信会优先考虑电话会议。越接近通信带宽就越多。
API是一套用于构建应用软件程序的规范，协议和工具。在本文中，我们从2017年的清单中删除了停用的API，并利用新元素对其进行了更新。并且，所有的API被归类到以下几个领域：
近年来，自动语音识别（ASR）等词汇任务取得了重大进展。然而，机器系统难以理解非语言特征，例如语气、情绪或说话者是否戴着面具等。机器听力中最具挑战性的困难之一是弄清楚如何理解这些元素。此外，前沿成果通常来自对私人数据进行训练的超大型模型，这使得它们无法在移动设备上执行或公开发布。
作者 | 翁嘉颀 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】在人机交互过程中，人通过和计算机系统进行信息交换，信息可以是语音、文本、图像等一种模态或多种模态。对人来说，采用自然语言与机器进行智能对话交互是最自然的交互方式之一，但这条路充满了挑战，如何机器人更好的理解人的语言，从而更明确人的意图？如何给出用户更精准和不反感的回复？都是在人机交互对话过程中最为关注的问题。对话系统作为NLP的一个重要研究领域受到大家越来越多的关注，被应用于多个领域，有着很大的价值。 本期
本文编译自“We Need Computers with Empathy”，文章作者是Rana el Kaliouby。 Rana el Kaliouby是情绪识别公司Affectiva的CEO和联合创始人，2012年，她被评为麻省理工学院技术评论“35岁以下35位创新者”之一。 最近，我在准备一个AI会议的演讲时，无意间提到Alexa，瞬间Alexa就被唤醒，然后开始发出提示：“Playing Selena Gomez.”，当时我对着它吼了好几次“Alexa, stop!”，然后它才停了下来。 但是Ale
前面专栏中，我们介绍了有关基于图片/视频的人脸表情识别的相关内容，也了解了通过回归的方式来理解表情的方式——基于连续模型的人脸表情识别。在专栏的最后一篇文章中，我们将分享计算机视觉领域中围绕情绪识别主题的一些会议和相关竞赛。
CRM 客户关系管理系统 通常是企业为提高核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术协调企业与客户间在销售、营销和服务上的交互，从而通过不断的优化，提升企业管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务的过程。
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