来源： 时间：2022-04-03 15:35:08
麻省理工学院的科学家开发了一种新的人工智能，可穿戴系统，可以根据一个人的言语模式和生命体征来预测对话是快乐，悲伤还是中立。
美国麻省理工学院 (MIT) 研究生图卡·阿尔哈奈 (Tuka Alhanai) 说: “想象一下，在谈话结束时，你可以倒回它，看看你周围的人感到最焦虑的时刻。”Alhanai说: “我们的工作是朝着这个方向迈出的一步，这表明我们可能离人们口袋里有AI社交教练的世界不远。”
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当参与者讲故事时，该系统可以分析音频，文本转录和生理信号，以83% 的准确性确定故事的整体音调。使用深度学习技术，系统还可以为对话中的特定五秒钟间隔提供 “情感分数”。
Mohammad Ghassemi说: “据我们所知，这是第一个以被动但可靠的方式收集物理数据和语音数据的实验，即使受试者正在进行自然的，非结构化的互动。” 麻省理工学院博士候选人Alhanai说: “我们的结果表明，可以实时对对话的情感语调进行分类。”
研究人员说，通过让多个人在对话中使用智能手表，从而创建更多数据以供其算法分析，可以进一步提高系统的性能。该系统的开发非常考虑到隐私: 研究人员说，该算法在用户设备上本地运行，作为保护个人信息的一种方式。
许多情绪检测研究显示参与者 “快乐” 和 “悲伤” 的视频，或者要求他们人为地表现出特定的情绪状态。但是，为了激发更多的有机情绪，团队要求受试者讲述自己选择的快乐或悲伤故事。
受试者佩戴了一种研究设备，该设备可以捕获高分辨率的生理波形，以测量运动，心率，血压，血流和皮肤温度等特征。该系统还捕获了音频数据和文本成绩单，以分析说话者的音调，音调，能量和词汇。
在捕获了31个不同的对话 (每个对话几分钟) 之后，团队对数据进行了两种算法训练: 一种将对话的总体性质分类为快乐或悲伤，而另一种则将每次对话的每五秒块分类为积极，消极或中立。
“例如，该系统了解文本转录中的情绪如何比原始加速度计数据更抽象，” Alhanai说。
Alhanai说: “这是非常了不起的，一台机器可以近似我们人类如何感知这些相互作用，而没有我们作为研究人员的大量投入。”
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