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社会性交互中的**情感识别(Emotion Recognition)拟人化行为生成(Human-like Behavior Generation)**是构建自然、可信人机交互的核心技术,尤其在虚拟助手、社交机器人、元宇宙角色等场景中至关重要。以下是其技术原理、核心方法与实际应用的系统解析:


一、情感识别:从多模态数据到情绪理解

1. 技术原理
  • 多模态数据采集

    • 文本:通过自然语言处理(NLP)分析用户输入的词汇、句法、情感极性(如正面、负面、中性)。

      • 示例:BERT、GPT模型的情感分类层。

    • 语音:提取语音信号的声调、语速、能量等特征,识别情绪(如愤怒、悲伤、兴奋)。

      • 示例:OpenSMILE工具包提取声学特征,LSTM模型分类情绪。

    • 视觉:通过计算机视觉(CV

http://www.dtcms.com/a/398783.html

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