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概念化沟通 - OSOU
这是两个人之间进行的普遍交流形式。由于它是人与人之间的接触，它包括日常交流，可以是正式的也可以是非正式的，可以在任何地方通过语言、声音、面部表情、手势和姿势进行。它被认为是最有效的交流方式，因为它是个人的、直接的、亲密的，并且允许在语言、手势和表情上进行最大程度的互动。这种交流方式可以立即收到反馈，并且可以影响对方并说服他或她接受你的观点。由于发送者和接收者之间距离很近，人际交流也具有情感吸引力；它比任何其他形式的交流都能更有效地激励、鼓励和协调工作。
使用机器学习的语音情感识别-IJRPR
由于它们的可及性和丰富的情感信息，听觉信号已取代面部表情，即使面部表情仍然提供了有用的提示，也将面部表情作为情感识别的主要方式。为了评估这些声明线索，研究人员研究了各种分类算法，包括众所周知的算法，例如支持矢量机（SVM），隐藏的马尔可夫模型，高斯混合物模型，神经网络和K-Neareart Neignbors（KNN）[4]。已经开发了许多技术来从语音中识别人类情绪。为了使用来自情感语音的声学特征来识别和分类情绪，这些技术依赖于训练数据集。大量研究研究了识别音频数据提取中情绪提示的过程。通常，此过程需要选择或创建情感语音语料库，然后艰苦地确定其先天性。然后，情绪分类基于这些提取的数据，这些数据可能包括韵律和光谱特征或两者兼有（请参阅图1）。该分类的精度主要取决于特征提取的有效性，促使学者研究各种方法，例如评估光谱，韵律或其合作融合。例如，为了完成准确的情绪分类，几项研究以组合方式将韵律能量特征与梅尔德频率sepstral系数（MFCC）合并。
E6895 高级大数据分析与人工智能 讲座 1
• 软硬件集成本地人工智能“大脑”。• 隐私/个人/私人 • 会说英语、中文、日语和西班牙语 • 具有个性和情感的头像 • 眼神交流/面部表情 • 与支付、移动应用程序等集成。
通过人工智能的视角分析疼痛研究...
结果：评估结果显示，共确定了 47 项符合纳入标准的研究。疼痛评估是研究最多的主题，共 11 项研究，其次是自动测量（10 项研究）、脊柱诊断（8 项研究）、面部表情（7 项研究）、特殊环境下的疼痛评估（5 项研究）、4 项研究描述了治疗算法，2 项研究评估了新生儿疼痛。这些研究的方法从简单到高度复杂不等。大多数研究的缺点是纳入的患者数量太少，并且无法重复结果。然而，考虑到人工智能和机器学习是充满活力的新兴专业，这里展示的结果令人鼓舞。因此，我们以摘要形式描述了所有可用的文献，并附有评论。在各种评估中，随着我们不断进步，面部表情和脊柱诊断和管理似乎已准备好纳入。
触觉表情符号：在社交媒体沟通期间，用手动和机器人触觉反馈传达社交情绪和意图
Touch为社会影响沟通提供了重要的非语言可能性。但大多数数字通信都缺乏交换情感触觉信息（触觉表情符号）的能力。此外，先前对触觉表情符号的研究还没有利用有关人类皮肤某些机械感受器的情感影响的知识，例如C型肌（CT）系统。在这里，我们检查了以最佳激活CT系统（定义为“触觉表情符号”）的速度中轻柔的手动抚摸是否可以在实验室模拟的社交媒体沟通过程中传达出更多的社交支持感觉和其他亲社会意图的感觉，而（1）与（1）在CT亚波特速度上相比，与（1）触摸相比，要么在ct sub-opoptimal velocimal Velocal veloctimal veloctimal veloctimal vivations（或2）标准（2）标准（2）。参与者（n = 36）与次级最佳速度或视觉表情符相比，CT最佳意图具有更大的社会意图。在第二次预先进行的研究（n = 52）中，我们调查了将视觉表情符和触觉表情符号结合在一起，这次是通过软机器人设备以CT最佳速度传递的，可以增强亲社会意图的感知并影响参与者的生理度量，例如，比较的电导率（例如，相对的电导率）。Visuotac-瓷砖表情符号总体上传达了更多的社会意图，而在焦虑的参与者中，对物理学措施比视觉情绪更大。结果表明，情感社交媒体沟通可以通过触觉表情符号有意义地增强。
基于面部肌电图的性能增强......
摘要 最近的研究表明，基于面部肌电图 (fEMG) 的面部表情识别 (FER) 系统是虚拟现实 (VR) 环境中基于传统摄像头的 FER 系统的有前途的替代品，因为它们经济实惠、不依赖于环境光，并且可以很容易地合并到现有的 VR 耳机中。在我们之前的研究中，我们将基于黎曼流形的特征提取方法应用于记录在眼睛周围的 fEMG 信号，并证明仅需一次训练就可以以 85.01% 的高精度对 11 种面部表情进行分类。然而，传统的基于 fEMG 的 FER 系统的性能还不足以应用于实际场景。在本研究中，我们开发了一种新方法，通过对其他用户的标记数据集进行线性判别分析 (LDA) 自适应来提高 FER 性能。我们的结果表明，使用 LDA 自适应方法可以将平均分类准确率提高到 89.40%（p < .001，Wilcoxon 符号秩检验）。此外，我们展示了独立于用户的 FER 系统的潜力，该系统无需任何训练课程即可对 11 种面部表情进行分类，分类准确率达到 82.02%。据我们所知，这是首次以跨学科方式采用 LDA 自适应方法的研究。预计所提出的 LDA 自适应方法将作为一种重要方法，提高基于 fEMG 的 FER 系统在社交 VR 应用中的可用性。
目标驱动型人工智能 - UW ECE - 华盛顿大学
语音或文本输入：100 种语言 文本输出：100 种语言 语音输出：35 种语言 Seamless Expressive：实时，保留语音和表情 https://ai.meta.com/blog/seamless-m4t/