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社会性交互中的**情感识别（Emotion Recognition）与拟人化行为生成（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
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多模态数据采集
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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）。
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示例：BERT、GPT模型的情感分类层。
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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）。
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示例：OpenSMILE工具包提取声学特征，LSTM模型分类情绪。
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视觉：通过计算机视觉（CV
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