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图片来源：图虫创意
一些人工智能研究人员长期以来的一个目标是，开发出一种系统，可以仅根据人的语音和面部抽搐来对人的情绪进行分类。像Affectiva这样的公司正在朝着这一方向发力。该公司最近推出了一款产品，可以通过扫描驾驶员的面部和声音来监控他们的情绪。但由于语言和肌肉运动的细微差别，仍存在相当大的挑战。
不过，中国科学技术大学的研究人员声称已取得进展。本周在预印本服务器Arxiv.org上发表的一篇论文中，他们描述了一个人工智能系统，该系统能够在流行基准上以最高水平的精度识别一个人的情感状态。
“自动情感识别(AER)是一项具有挑战性的任务，因为它具有抽象的概念和多种情感表达方式。”他们写道， “受到人类认知过程的启发，自然而然地在AER中同时利用音频和视觉信息......整个管道可以在神经网络中完成。”
该团队的AI系统的一部分包括音频处理算法，通过语音频谱图(声音频率随时间变化的视觉展示)作为输入，帮助整个AI模型回归与情感最相关的区域。第二个组件通过两个计算层运行人脸视频帧：一个基本的人脸检测算法和三个“最先进的”人脸识别网络“微调”，使它们与“情绪相关”。这是一个比起听起来更棘手的事情 - 正如论文的作者所指出的，并非所有的框架都对情绪状态有同等作用，因此他们不得不实施一种能够突显重要框架的注意机制。
在从所有四种面部识别算法中提取特征(即，可测量的特征)之后，它们与语音特征融合以“深度捕捉”它们之间的关联，用于最终的情绪预测。这是最后一步。
为了“教会”人工智能模型对情绪进行分类，该团队输入了AFEW8.0提供的653视频和相应音频片段。AFEW8.0是一个电影和电视节目数据库，用于EmotiW2018的音视频子挑战。它坚持自己的观点，在383个样本的验证集中，成功地从7个选项中对情绪进行分类——“愤怒”、“厌恶”、“恐惧”、“快乐”、“中立”、“悲伤”和“惊讶”——准确率约为62.48%。此外，研究人员证明其视频帧分析受音频信号的影响;换句话说，人工智能系统在进行预测时考虑了语音和面部表情之间的关系。
也就是说，当模型与“厌恶”、“惊讶”和其他“弱”表情或容易与其他情绪混淆的情绪作斗争时，模型倾向于表现出“明显”特征的情绪，如“愤怒”、“快乐”和“中立”。尽管如此，它的性能几乎与之前使用五种视觉模型和两种音频模型的方法相当。
“与最先进的方法相比，”研究人员写道，“[我们]提出的方法可以用单一模型获得可比较的结果，在多个模型上取得新的里程碑。”
