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    你做一个表情,或者说一句话,机器就可以准确地识别你的情绪。没错,当你在渴望get“读心术”技能的时候,机器已经能完美的实现了。目前,国内的翼开科技、以色列公司Beyond Verbal以及美国的Affectiva和Emotient都在做这情感计算解决方案。其应用场景也非常广泛:飞行员情绪监控、呼叫中心情绪考核、学生情绪监测甚至是智能硬件都可以使用这类算法,而且精度可以达到90%以上。简单来说,机器是根据人的心率、呼吸、语音甚至是面部表情等特征,再通过特定的模型算法就能解读出人的情绪状态,从技术角度看,数据挖掘、机器学习等都是情感计算的基础。那么完成情感判断需要哪些模块?以及具体实现原理是怎样的呢?本期硬创公开课,雷锋网(公众号:雷锋网)邀请到了翼开科技创始人魏清晨为大家分享情感计算的技术问题以及应用场景。嘉宾介绍魏清晨,翼开科技EmoKit创始人,目前全面负责EmoKit公司的战略规划、运营管理、团队建设,团队里两名核心科学家均为海归博士后。EmoKit,即海妖情感计算引擎,包括情绪的识别、优化、表达,是人工智能的核心基础设施之一。自2015年创立半年获得600万投资,如今已经超2000万用户,今年获得近2000万元订单。Emokit先后获得美国麻省理工学院举办的“MIT-CHIEF全球创业大赛”中国区第一名,芬兰“Slush World 2014全球创业大赛”名列第一,工信部和全国科协2015全国移动互联网创业大赛“特等奖”,清华大学H+Lab“幸福科技全球挑战赛”冠军。以下内容整理自本期公开课,雷锋网做了不改变愿意的编辑:情感计算的模块和价值就我们现在在做的事情来看,我们把情感计算分成3个模块:第一部分是情绪识别,通过语音、心率、表情和写字过程中压感和速率的变化来判断用户的情绪。情绪识别情绪的类型一共有24种,积极和消极各12种。在情感计算的发展过程中,算法也经历了六次升级。第一代我们通过量表测评,第二代加入了心率和呼吸,第三代针对个体增加了纵向的学习和训练,第四代我们对情绪做了一个细化(从原来的5中情绪增加到了24种),第五代加入了表情和笔记的情绪识别,第六代主要做两块工作:一个是判断了用户的情绪之后,基于单一的事件背景进一步识别用户的意图;第二个工作就是把语音、表情和视觉的行为、文本做一个多模态的拟合。情绪优化模块情绪识别只是第一步,未来需要解决的问题是调整

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