@程序员，到底怎么区分女朋友有没有生气？

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@程序员，到底怎么区分女朋友有没有生气？

神经小姐姐 CSDN 2019-07-11

作者 | 神经小姐姐

责编 | 郭芮

本文经授权转自HyperAI超神经（ID：HyperAI）

知乎上有很多关于「如何判断女朋友是否生气」之类的问题，有人回答：字越少，事越大；还有人说：真生气，一个月不联系；假生气，会撒娇说「我生气了」。

「女朋友是生气了么？」是千古难题

所以，女朋友的「我没生气/真的没生气」=「很生气」；「我生气了」=「撒娇，没生气，亲亲抱抱举高高嘛」。这样的情绪逻辑让直男们抓狂。

女朋友的情绪根本就感受不出来啊

究竟应该怎么样才能听出女朋友到底生气了没呢？据说，AI 已经在听音识情绪上做出成绩，可能比男生抓耳挠腮地琢磨半天的结果更准确。

Alexa 语音助手：正在修炼成为暖男

亚马逊语音助手 Alexa 在感知情绪方面，可能比男朋友还机智。

今年，经过最新升级后，Alexa 已经能够通过分析用户指令的高低和音量等反应，识别出快乐、高兴、愤怒、悲伤、烦躁、恐惧、厌恶、厌倦甚至压力等情绪，并对相应指令做出回应。

比如，如果一个女生一边擤鼻涕一边咳嗽一边又跟 Alexa 说自己有点饿了，那么 Alexa 就会通过对女生说话的的音调（虚弱、低沉）和背景音（咳嗽、擤鼻涕）分析出她很可能得病了，然后发出来自机器的贴心关怀：要不要来碗鸡汤，或者叫个外卖？甚至直接线上订购一瓶止咳糖浆一小时内送货上门？

这表现，是不是比钢铁直男男朋友还贴心？

人工智能做情绪分类已不是什么新鲜事了，不过，最近，亚马逊 Alexa Speech 团队前段时间打破了传统方法，发表了新的研究成果。

传统的方法都是有监督的，其获取的训练数据已经根据说话者的情绪状态被标记过。而亚马逊 Alexa Speech 团队的科学家最近采用了一种不同的方法，他们在国际声学，语音和信号处理会议（ICASSP）上发表了介绍这种方法的论文《Improving Emotion Classification through Variational Inference of Latent Variables》（http://t.cn/Ai0se57g）

他们没有采用详尽注释过「情感」的语料库来训练系统，而是提供了一个对抗自编码器（AAE）。这是一个包含来自 10 个不同发言者的 10,000 个话语的公开数据集。

他们得到的研究结果是，在判断人们的声音中的效价（emotion valence）或情感价值（emotional value）时，神经网络的准确度提高了 4％。在团队的努力下，通过用户声音，便能可靠地确定用户的心情或情绪状态。

AAE 模型原理示意图

论文的共同作者，Alexa Speech 组高级应用科学家 Viktor Rozgic 解释道，对抗自编码器是包含编码器的两部分模型——编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器学习生成输入语音的紧凑（或潜在）表示，编码训练示例的所有属性；而解码器重建来自紧凑表示的输入。

对抗自编码器的架构

研究人员的情绪表征由三个网络节点组成，三个网络节点分别用于三种情绪测量：效价，激活（activation，说话者是警觉的，投入的还是被动的），以及支配（说话者是否感觉被周边局面控制）。

训练分三个阶段进行。第一阶段使用无标签的数据单独训练编码器和解码器。第二阶段为对抗训练，对抗性鉴别器试图区分编码器产生的真实表示与人工表示的技术，该阶段用于调整编码器。在第三阶段，调整编码器以确保潜在情绪表示，来预测训练数据的情绪标签。

为了捕获有关语音信号的信息，在涉及句子级特征表示的「hand-engineered」实验中，他们的 AI 系统在评估效价方面比传统训练网络的准确度提高了 3％。

此外，他们表示，当向网络提供一组表示 20 毫秒帧(或音频片段)声学特性的序列时，效果提高了 4%。

MIT 实验室打造神经网络 1.2 秒感知愤怒

亚马逊不是唯一一家研究改进的基于语音的情绪检测的公司。麻省理工学院媒体实验室 Affectiva 最近演示了一个神经网络 SoundNet：可以在短短 1.2 秒内（已经超越人类感知愤怒所需时间）将愤怒与音频数据分类，并且无论哪种语言。

Affectiva 的研究人员在新论文《Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech》（https://arxiv.org/pdf/1902.02120.pdf）中描述了该系统。它建立在语音和面部数据打造情感档案的基础上。

为了测试 AI 模型的通用性，该团队使用以英文训练的模型，对普通话语音情感数据训练的模型（普通话情感语料库，简称MASC）进行了评估。结果它不仅可以很好地推广到英语语音数据，对汉语数据也很有效，尽管性能略有下降。

针对英文与中文的训练结果 ROC 曲线，虚线表示随机分类器的 ROC

团队表示，「识别愤怒应用广泛，包括会话界面和社交机器人，交互式语音应答（IVR）系统，市场研究，客户代理评估和培训，以及虚拟现实和增强现实。」

未来的工作将开发其他大型公共语料库，并为相关的基于语音的任务训练 AI 系统，例如识别其他类型的情绪和情感状态。

以色列 App 识别情绪：准确率 80%

以色列创业公司 Beyond Verbal 开发了一款名为 Moodies 的应用，它能够通过麦克风采集说话者的声音，经过 20 秒左右的分析，判断说话者的情绪特征。

Moodies 拥有一套特殊的算法，软件会对说话者的节奏、时间、声音大小、停顿以及能量等情绪维度进行分析

尽管语音分析专家承认语言与情绪具有相关性，但不少专家却质疑这种实时测算的准确性——这类工具收集到的声音样本非常有限，实际的分析可能需要收集数年的样本。

「以目前认知神经学的水平，我们根本没有技术真正地了解一个人的思想或者情感。」哥伦比亚大学心理学教授助理 Andrew Baron 说道。

不过 Beyond Verbal 负责市场的副总裁 Dan Emodi 表示，Moodies 经过了三年多的研究，根据用户的反馈，应用分析的准确率约为 80%。

Beyond Verbal 公司表示，Moodies 可以应用于自我情绪诊断、客服中心处理顾客关系甚至检测求职者是否说谎，当然你也可以带到约会的场景中，看对方是否真的对自己感兴趣。

语音情绪识别依然面临挑战