AI迎賓接待機(jī)器人的核心是人機(jī)交互，在智能人機(jī)交互的研究中，對情感的識別、分析、理解、表達(dá)的能力是重點(diǎn)研發(fā)方向。情感計(jì)算作為人機(jī)交互技術(shù)的重要內(nèi)容之一，致力于通過計(jì)算機(jī)對人類的情感狀態(tài)進(jìn)行識別和分析。 情感計(jì)算的核心在于利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法，從人類的語音、面部表 情、生理特征等多個(gè)維度捕捉情感信息，并對其進(jìn)行分析和判別。

情感計(jì)算包括文本、語音、視覺三種形式

可以由3部分組成：文本信息采集、情感特征提取和情感信息分類。文本信息采集模塊通過文本抓取工具(如網(wǎng)頁爬蟲工具) 獲得情感評論文本，并傳遞到下一個(gè)情感特征提取模塊，然后對文本中自然語言文本轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)能夠識別和處理的形式，并 通過情感信息分類模塊得到計(jì)算結(jié)果。

(1)20世紀(jì)80年代末至90年代初期，麻省理工學(xué)院多媒體實(shí)驗(yàn)室構(gòu)造了一個(gè)“情感編輯器”對外界各種情感信號進(jìn)行采 集，綜合使用人體的生理信號、面部表情信號、語音信號來初步識別各種情感，并讓機(jī)器對各種情感做出適當(dāng)?shù)暮唵畏磻?yīng)；

(2)1999年，Moriyama提出語音和情感之間的線性關(guān)聯(lián)模型，并據(jù)此在電子商務(wù)系統(tǒng)中建造出能夠識別用戶情感的圖像采 集系統(tǒng)語音界面，實(shí)現(xiàn)了語音情感在電子商務(wù)中的初步應(yīng)用。

(3)面部表情識別：到目前為止，面部表情識別模型都是將情感視為離散的，即將面部表情分成為數(shù)不多的類別，例如“G 興”,“悲傷”,“憤怒”等。1971年，Ekman和Friesen研究了6種基本表情(G興、悲傷、驚訝、恐懼、憤怒和厭惡),并系 統(tǒng)地建立了上千幅不同的人臉表情圖像庫。

(4)手勢識別：一個(gè)完整的手勢識別系統(tǒng)包括三個(gè)部分和三個(gè)過程，三個(gè)部分分別是采集部分、分類部分和識別部分；三個(gè) 過程分別是分割過程、跟蹤過程和識別過程。

頭部研發(fā)機(jī)構(gòu)皆聚焦于情感智能模型的研發(fā)。目前D的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè) 與頭部科研院所皆有在情感智能大模型進(jìn)行研發(fā)突破，例如META、 谷歌、 Hume AI,國內(nèi)的上海交通大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)。主要研發(fā)項(xiàng)目在語音、表情、 聊天的識別于反饋上，隨著后續(xù)技術(shù)成熟，搭載了先進(jìn)模型算法的表情陪伴 機(jī)器人將可以實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的交流與深層次的情感溝通，進(jìn)而給用戶提供情 緒價(jià)值。