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神奇!AI可在1.2秒內判斷你的憤怒

人工智能
2019
02/12
16:04
千家網
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亞馬遜的Alexa可根據語音判斷你需要的選擇,但是人工智能(AI)卻可以感知你是否生氣。麻省理工學院媒體實驗室的分支機構Affectiva的聲聯網系統,可在短短1.2秒內從音頻數據中分辨出你的憤怒。無論是什么語言,這個時間剛好超過人類感知憤怒所需的時間。

AI可分辨人類的憤怒

Affectiva的研究人員在Arxiv.org上最新發表的一篇論文中描述了這一現象(“從聲音表征中轉移學習,用于語音中的憤怒檢測”)。它建立在語音和面部數據的基礎上,并建立相關的情感檔案。今年,該公司與Nuance合作開發了一種車載人工智能系統,可以從攝像頭的反饋中檢測駕駛員疲勞的跡象。在2017年12月,它推出了語音API,該API使用語音識別功能,諸如大笑、憤怒等情緒,以及音量、音調、速度和停頓。

論文的共同作者寫道:“利用深度學習網絡的力量進行情感識別的一個重要問題是,深度網絡所需的大量數據,與小規模的語音數據之間的不匹配。經過訓練的憤怒檢測模型提高了性能,并能很好地概括各種行為,從而引發情緒言語的數據集。此外,我們提出的系統具有較低的延遲,適用于實時應用。”

什么是聲聯網?

SoundNet(聲聯網)由一個卷積神經網絡(一種通常用于分析視覺圖像的神經網絡)組成,它在視頻數據集上進行訓練。為了讓它識別言語中的憤怒情緒,研究小組首先搜集了大量的普通音頻數據——200萬段視頻,或者僅僅相當于一年多的時間——使用另一種模型生成的ground truth。然后,他們使用一個更小的數據集IEMOCAP對其進行微調,該數據集包含12個小時的帶注釋的視聽情感數據,包括視頻、語音和文本轉錄。

為了測試人工智能模型的通用性,該團隊評估了它的英語訓練模型用于漢語普通話語言的情感數據(普通話情感語料庫,簡稱MASC),他們的報告說,它不僅很好地推廣到英語語音數據,而且對漢語數據也很有效——盡管性能略有下降。

  AI可識別語音情感模型

研究人員說,他們的成功證明了一種“有效的”和“低延遲的”語音情感識別模型,可以通過轉移學習得到顯著改善。轉移學習是一種技術,它利用人工智能系統在之前標注過的樣本的大數據集上訓練,在一個數據稀疏的新領域中引導訓練——在這種情況下,人工智能系統能通過訓練分類一般聲音。

這一結果是有希望的,因為盡管情感語音數據集很小,而且獲取起來也很昂貴,但是大量的自然聲音事件數據集是可用的,比如用于訓練SoundNet的數據集或谷歌的音頻集。僅這兩個數據集就有大約1.5萬個小時的標記音頻數據。“憤怒分類有很多有用的應用,包括對話界面和社交機器人、交互式語音應答系統、市場研究、客戶代理評估和培訓,以及虛擬現實和增強現實。”

他們把開發其他大型公共語料庫的工作留給了未來,并為相關的語音任務訓練人工智能系統,比如識別其他類型的情感和情感狀態。相信,在未來AI將發揮更多的作用,你認為未來的AI還能應用在哪些領域呢?

【來源:千家網】

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