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情感识别技术

简述信息一览：

不过在识别人类最微妙的表情方面，依然是个短板。而未来的机器人，或许能在感知我们的情绪方面取得突破。为什么这很重要？因为如果机器和操作他们的人可以准确地感知到我们的情绪，他们可以前所未有地帮助我们，甚至是操纵我们。

尽管AI可以精准地记住东西，但是有时情绪是模糊的、琢磨不透的。一台机器可能认为皱眉和拳头代表着威胁，但同时又在数据库中记录着司机并不是一个暴力的人。当两个信息出现冲突时，它该对哪个信息作出反应呢？大脑可以处理许多矛盾数据来让我们搞定新的情境，但对于AI的逻辑就完全行不通了。

（图片来源网络，侵删）

在现如今的社会生长中，AI只能在对照低的条理上模仿人的情绪，而无法到达人的情绪的状况。……然则假如有一天AI真的有了人的情绪，这个天下将会孕育发生伟大的转变。

随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。概率语法分析法这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。

一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。

（图片来源网络，侵删）

离散情感识别模型：这种模型通常使用传统的机器学习方法，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、决策树（DT）等，对语音信号进行分类。离散情感识别模型将情感状态标记为具体的类别，如开心、伤心、愤怒、中性等。维度情感描述模型：这种模型基于情感状态的维度描述，如效价和唤醒度等。

具体方法包括整体和局部识别、形变和运动提取、几何和容貌特征分析，这些方法之间相互影响，共同帮助理解表情。语言声调的情感识别则涉及语言信号的时间构造、振幅、基频和共振峰等特征，通过对这些特征的分析，可以揭示出语言情感内容。

1、状态不好。bot表达的感情是状态不好，不想搭理任何人。BOT是robot的简称，即机器人，自动发布。最初的bot起源于推特，比如自动推送天气、交通等信息，可以实现自动回复的账号等，现在微博上大热的bot由***手动更新内容。

2、bot代表当前的心情正处于特定状态，也可以理解为内心的死机想法。bot其实就是robot机器人的意思，bot状态图标就是机器人的标志。bot是近期很火的一个网络用语，表示最近的一种心情状态，没有什么特定用法，只不过这个状态火起来以后很多年轻人开始用起了这个词。

3、微信上的bot是基于机器人技术实现的，可以通过文字、语音等方式与用户交互。这种交互方式可以为用户提供各种服务，如天气查询、新闻资讯、购物等。 bot的心情和表现虽然bot没有真实的情感，但是它的表现可以让人产生某种情感联想。

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