脑极体@如何打开商业化正确姿势？，情感智能进行时( 二 )
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情感情绪识别主要就是通过对人的面部表情、语音语调、文本内容以及身体生理信号等各种模态数据的学习 ， 从而识别出人类的各种情绪和情感状态 。 在此基础上 ， 现在情感计算领域已经具有很好的人脸表情识别、语音情感识别、文本情感识别、多模态情感情绪识别等 。
以人脸表情识别为例 。 表情识别技术就可以利用人脸的面部信息 ， 比如眼角细纹、眉头、嘴角位置的变化 ， 来进行表情的判断 。 由于深度学习的应用 ， 表情识别的算法也取得了很大的提升 。 现在研究者更是将注意力集中在人类难以察觉的微表情识别当中 。 这些在美剧当中出现的技术将实际应用到司法、金融以及教育领域 。
人脸表情识别技术不仅能知道人们是否是发自内心的微笑还是社交微笑 ， 还能够抓取到连本人都意识不到的、转瞬即逝的表情 ， 尽管这些表情是本人刻意隐藏的或者无意识流露出来的 。
除人脸表情识别外 ， 语音情感识别是一种同样重要的情感识别方式 。 语音情感的识别算法是通过对声音信号的特征提取、处理 ， 实现分类器所需的训练模型 ， 利用分类器来对要识别的情感类型进行预测 。
在人机的语音情感交互中 ， 除了机器准确地获取和识别人类的语音情感信息 ， 再就是机器如何使用带有情感的语音信息进行反馈 。 目前来看 ， 我们在智能音箱、智能导航上听到的那些四平八稳的机器合成仿人类语音 ， 距离有着韵律和节奏感的真人音色和情感表达上还是有一定差距的 。 但是在迁移学习、强化学习等方法的帮助下 ， 模仿真人带有真实情感的语音语调的合成语音 ， 其以假乱真的程度已经超出了我们的想象 。 很多在线客服 ， 仅从声音上已经很难判断是人工还是人工智能了 。
基于文本的情感识别 ， 尽管没有了图像、语音等维度的个性化数据信息 ， 但通过自然语言处理 ， 机器增加了对话、语句、语词属性等多个层次的语义分析 。 从对话中可以获得对方的情感倾向 ， 从语句中获得其情绪的转变 ， 从语词属性中提取观点 。 这样在机器进行文本应答的过程中 ， 就可以给出更个性化的回复 ， 而不是像现在电商客服里清一水的感谢或者道歉的标准文案 。
多模态情感情绪识别 ， 相比较于单模态的数据识别 ， 可以综合不同模态的情感信息来提高情绪情感识别的准确度 。 首先是智能终端设备 ， 包括像智能手表、VR眼镜等可穿戴设备的成熟 ， 使得多模态数据收集成为可能 。 其次 ， 研究者已经可以采用深度信念网络对生理信号、表情与姿势信息以及语音信号等多模态信息进行特征融合 ， 再通过支持向量机来进行特征分类 ， 从而给出情绪情感识别的结果 。
情感情绪识别只是迈出了情感计算最基础的一步 ， 当AI开始尝试给出带有情感表达和情感决策的反馈 ， 人机的情感互动才可以建立起完整的闭环 。 当然 ， 由于商业活动当中 ， 有大量的场景需要应用到对于人类的情感情绪识别技术 。
伴随着这些情感计算的情感情绪识别技术开始的出现 ， 其商业化进程就已经开始 ， 特别是近几年伴随着AI应用的大规模普及 ， 情感智能正成为了AI领域的新热点 。
新交互体验 ， 情感智能的商业新机
随着情感计算技术的成熟 ， 人脸表情识别、语音文本识别、人机情感交互已经在零售、金融、教育、临床医学、心理分析、车辆监控等商业领域得到了广泛的应用 ， 涌现出一大批以情感计算技术为核心的创业公司 。
在众多的商业场景中 ， 客户或者用户的情感情绪对于企业来说是非常重要的参考数据 ， 也是企业进行决策的数据 。
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比如 ， 广告主希望知道消费者对于他们的广告宣传的关注点和感兴趣的程度；零售商希望知道进店顾客对于陈列商品的喜好程度；教育工作者希望了解授课过程中学生们的学习状态和对知识的兴趣态度；在线客服则希望最及时地处理顾客的负面投诉 ， 想尽快地识别和安抚那些已经气急败坏的客户以降低投诉风险；金融业则希望了解重要客户的诚信情况 ， 除了其历史记录 ， 还想知道其当前的真实意图……
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