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禁止人工智能法中的情绪识别
代表自闭症患者的团体，例如欧洲自闭症患者理事会，以及研究自闭症和人工智能相关问题的学者，例如 Os Keyes，对这种技术对任何很大一部分自闭症患者的必要性和可行性都持怀疑态度，并指出少数自闭症患者可能在这方面有特定的障碍，但这不是自闭症谱系的决定性特征。根据“双重同理心问题”的想法，神经学上彼此不同的人在解读彼此的情绪时有同样的困难。这意味着“问题”不仅仅在于神经少数群体，因此任何经过训练以识别所谓“正常”情绪表达的情绪检测系统只会优先考虑神经典型人。这实际上可能会加剧问题。在讨论其他神经少数群体和神经系统障碍者的需求时，也应考虑这些论点。
使用机器学习的语音情感识别系统
作为听众，我们会对说话者的情绪状态做出反应，并根据说话者表达的情绪类型调整自己的行为。最近的技术进步使人们能够通过非传统方式（例如语音、手势和面部表情）与计算机进行交互，例如声音、手势和面部表情。这种互动仍然缺少情感元素。为了实现具有人类情感的计算机，需要智能交互，这一点已经得到改进。为了以自然的方式与用户交流，与个人互动方式相当。许多研究都包括普通人参与人机交互和互动。在吸收母亲声音中的语义信息之前，新生儿学会了区分情绪。我们展示了语音情感识别领域的一些基础研究。首先，我们将快速介绍该领域的最新研究。接下来，我们将介绍一种使用一组规则检测和分类语音中人类情绪的方法。愤怒、快乐、恐惧、悲伤和中性是基本情绪。
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
情绪辅导——一种促进行为自我的策略......
情绪辅导是美国临床观察到的一种育儿方式，有助于儿童的情绪自我调节、社交技能、身体健康和学业成功。一项在英国农村贫困地区开展的试点研究旨在评估培训在学校、早教机构和青年中心与儿童和年轻人一起工作的从业人员在专业环境中应用情绪辅导策略的有效性，特别是在情绪紧张和行为事件期间。该研究基于这样一个前提：支持性成年人可以单独和集体地赋权儿童和年轻人，使他们建立一套促进亲社会行为的内部和外部社会情绪调节技能。采用了混合方法（n=127）。研究结果表明，采用情绪辅导策略来支持各个年龄段环境中的行为管理方法和政策是有效的。学校环境中的数据主要记录在这里。这项研究是英国的首次试点，它建立在美国和澳大利亚正在进行的类似工作的基础上并对其进行了补充。
基于脑电图的多核情绪识别...
摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。
通过基于图的空间进行脑电图情绪识别......
摘要 — 基于脑电图 (EEG) 信号的情绪识别在情感计算和脑机接口 (BCI) 领域引起了广泛关注。尽管已经提出了几种深度学习方法来处理情绪识别任务，但开发有效提取和使用判别特征的方法仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了一种新颖的时空注意神经网络 (STANN)，通过多列卷积神经网络和基于注意的双向长短期记忆的并行结构来提取 EEG 信号的判别空间和时间特征。此外，我们通过图信号处理 (GSP) 工具探索 EEG 信号的通道间关系。我们的实验分析表明，当原始 EEG 信号或其图形表示（在称为 GFT-STANN 的架构中）用作模型输入时，所提出的网络改进了价和唤醒水平的逐主题二元分类以及价-唤醒情绪空间中的四类分类的最新结果。
基于跨受试者脑电图的情绪识别多分支网络
近年来基于心电图（EEG）的情绪识别在情感计算中受到越来越多的关注。由于脑电信号的个体差异性较大，大多数模型都是针对特定受试者训练的，应用于新受试者时泛化性较差。针对这一问题，本文提出了一种多分支网络（MBN）模型。根据跨受试者数据的特点，设计不同的分支网络将脑电信号的背景特征和任务特征分离进行分类，以获得更好的模型性能。此外，模型训练时无需新受试者数据。为了避免差异较大的样本给模型训练带来的负面改善，我们使用极少量的新受试者数据来过滤训练样本，进一步提升模型性能。在训练模型之前，通过比对受试者之间的背景特征，删除与新受试者有显著差异的样本。实验结果表明，与单分支网络（SBN）模型相比，MBN 模型在 SEED 数据集上的准确率提高了 20.89%，且与其他常用方法相比，所提方法占用的新受试者数据更少，提高了其在实际应用中的实用性。关键词：多分支网络，脑电图（EEG），情绪识别，跨受试者
用于对话情感识别的量子启发神经网络
我们通过将对话情绪识别任务与完整的量子测量范围进行类比，为对话情绪识别提供了一个新颖的视角。我们描述了对话中说话者情绪识别过程中的不同量子测量步骤，并将它们与类量子神经网络结合起来。类量子层由复值运算实现，以确保量子概念的真实采用，这自然实现了对话上下文建模和多模态融合。我们借用现有算法来学习复值网络权重，以便以数据驱动的方式进行类量子过程。我们的模型与两个基准数据集上的最新方法相当，并提供了理解对话情绪识别的量子视角。