從數(shù)據(jù)集到模型：視頻和音頻情緒分析的綜合研究
情緒分析作為自然語(yǔ)言處理和人工智能領(lǐng)域的重要研究方向，近年來受到了廣泛關(guān)注。情緒分析技術(shù)能夠自動(dòng)識(shí)別和理解文本、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)中的情緒信息，在社交媒體監(jiān)控、客戶服務(wù)、心理健康評(píng)估等多個(gè)領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。例如，通過情緒分析，企業(yè)可以更好地了解客戶反饋，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)；心理健康專家可以通過分析患者的情緒變化，提供更精確的診斷和治療建議。
然而，單一模態(tài)的情緒分析（如純文本或純音頻）存在一定的局限性。文本情緒分析往往難以捕捉語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速等音頻信息，而音頻情緒分析則可能忽略面部表情、肢體語(yǔ)言等視頻信息。這些信息的缺失可能導(dǎo)致情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性下降。因此，單一模態(tài)的情緒分析在處理復(fù)雜情緒表達(dá)時(shí)，往往顯得力不從心。
多模態(tài)情緒分析通過綜合利用文本、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)源，能夠更全面、準(zhǔn)確地識(shí)別和理解情緒信息。12 月 14 日，來自西班牙馬德里IE大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院，銀河生命、機(jī)器人和人工智能實(shí)驗(yàn)室研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于視頻和音頻輸入的多模態(tài)情緒分析方法，通過融合視頻和音頻數(shù)據(jù)，提升情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。具體而言，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種多模態(tài)融合模型，能夠有效地整合視頻和音頻特征，從而實(shí)現(xiàn)更高效的情緒分析。
研究團(tuán)隊(duì)由來自知名高校和研究機(jī)構(gòu)西班牙馬德里IE大學(xué)科技學(xué)院Cyphy Life機(jī)器人與人工智能實(shí)驗(yàn)室的專家Antonio Fernandez和Suzan Awinata組成，他們的技術(shù)論文《Multimodal Sentiment Analysis based on Video and Audio Inputs》在第 15 屆新興普適系統(tǒng)和普適網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議 (EUSPN 2024) 上以全文形式發(fā)表，展示了研究團(tuán)隊(duì)在多模態(tài)情緒分析領(lǐng)域的最新成果和技術(shù)突破。
研究背景
多模態(tài)情緒分析是一種利用多種數(shù)據(jù)源（如文本、音頻、視頻）來識(shí)別和分析情緒的技術(shù)。相比于單一模態(tài)，多模態(tài)情緒分析能更全面、準(zhǔn)確地捕捉和理解復(fù)雜的情緒表達(dá)。隨著計(jì)算機(jī)視覺、自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，多模態(tài)情緒分析逐漸成為一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。
早期的情緒分析主要集中在文本數(shù)據(jù)上，通過分析文本內(nèi)容來推測(cè)情緒。然而，文本情緒分析受限于缺乏語(yǔ)調(diào)、語(yǔ)速等音頻信息，這些信息在情緒表達(dá)中扮演著重要角色。隨之而來的音頻情緒分析，雖然彌補(bǔ)了這一缺陷，但仍然忽略了面部表情和肢體語(yǔ)言等視頻信息。因此，單一模態(tài)的情緒分析在處理復(fù)雜情緒時(shí)常常力不從心。
近年來，研究人員開始探索多模態(tài)情緒分析，通過綜合利用音頻、視頻和文本數(shù)據(jù)，提高情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。例如，某些研究利用視頻中的面部表情和音頻中的語(yǔ)調(diào)信息來識(shí)別情緒，取得了顯著效果。其他研究則嘗試融合多種模態(tài)的信息，進(jìn)一步提升模型的性能。
在這一背景下，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于視頻和音頻輸入的多模態(tài)情緒分析方法。通過使用先進(jìn)的音頻和視頻模型，他們旨在證明這種多模態(tài)情緒分析方法的有效性。具體而言，他們選用了CREMA-D數(shù)據(jù)集用于音頻模型訓(xùn)練，RAVDESS數(shù)據(jù)集用于視頻模型訓(xùn)練，并分別使用了Facebook的wav2vec2-large模型和Google的vivit-b-16x2-kinetics400模型。
研究團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是通過綜合利用視頻和音頻數(shù)據(jù)，提升情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。他們?cè)O(shè)計(jì)了多種融合策略，包括加權(quán)平均法、置信水平閾值法、基于置信度的動(dòng)態(tài)加權(quán)法和規(guī)則邏輯法，旨在找到最佳的決策框架。
方法論
在多模態(tài)情緒分析的研究中，數(shù)據(jù)集的選取和特征提取方法至關(guān)重要。研究團(tuán)隊(duì)選用了兩個(gè)具有代表性的數(shù)據(jù)集，分別用于音頻和視頻情緒識(shí)別任務(wù)，并采用先進(jìn)的模型進(jìn)行特征提取和多模態(tài)融合。
圖1：模塊的整個(gè)過程
數(shù)據(jù)集選取及其特點(diǎn)
CREMA-D數(shù)據(jù)集（Crowd-sourced Emotional Multimodal Actors Dataset）是一套廣泛使用的音頻數(shù)據(jù)集，專門用于情緒識(shí)別研究。該數(shù)據(jù)集包含7442個(gè)聲音片段，由91名演員錄制，這些演員年齡從20到74歲不等，涵蓋了多種種族和族裔背景，如非裔美國(guó)人、亞裔、白人、拉丁裔等。
在錄制過程中，演員們被要求大聲朗讀12個(gè)預(yù)選句子，每個(gè)句子用六種不同情緒（憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷、中性）和不同強(qiáng)度（低、中、高、不明確）來表達(dá)。音頻片段的標(biāo)簽包含在文件名中，例如“1001 IEO ANG HI.wav”，其中包括演員ID、句子、情感和情感強(qiáng)度的信息。為了與視頻數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽統(tǒng)一，情感標(biāo)簽被標(biāo)準(zhǔn)化為anger、disgust、fearful、happy、neutral和sad。
RAVDESS數(shù)據(jù)集（Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song）是一套高質(zhì)量的視頻數(shù)據(jù)集，用于情緒識(shí)別和分析。該數(shù)據(jù)集包含7356個(gè)文件，分別由24名專業(yè)演員錄制，這些演員均以標(biāo)準(zhǔn)的北美口音發(fā)音，并表達(dá)多種情感。
數(shù)據(jù)集分為四個(gè)主要類別：音頻演講、音頻歌曲、視頻演講和視頻歌曲。情感類別包括中性、冷靜、快樂、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝和厭惡，每種情感有兩種強(qiáng)度（正常和強(qiáng)烈）。視頻數(shù)據(jù)集中特殊之處在于，每個(gè)含音頻的視頻都有一個(gè)不含音頻的變體，研究團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練時(shí)僅使用不含音頻的視頻，以專注于視覺情感的分析。
特征提取方法
在多模態(tài)情緒分析中，音頻和視頻特征的提取是至關(guān)重要的一步。研究團(tuán)隊(duì)分別使用了先進(jìn)的音頻和視頻模型來提取特征，確保了高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。
音頻特征提取采用了Facebook的wav2vec2-large模型。該模型是一種基于多層卷積特征編碼器的音頻模型，可以接收原始音頻輸入，并在固定的時(shí)間步內(nèi)輸出潛在的語(yǔ)音表示。通過使用這種模型，可以有效地捕捉和表示音頻中的情感信息，為情緒分析提供強(qiáng)有力的支持。
視頻特征提取使用了Google的vivit-b-16x2-kinetics400模型。這是一種基于變換器的先進(jìn)視頻分類模型，可以接收視頻幀樣本，并基于訓(xùn)練標(biāo)簽進(jìn)行分類。該模型能夠有效地從視頻中提取面部表情、肢體語(yǔ)言等視覺特征，為情緒分析提供了豐富的信息。
多模態(tài)融合策略
為了綜合利用音頻和視頻特征，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多種多模態(tài)融合策略，以提升情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
加權(quán)平均法通過對(duì)每種情感的概率進(jìn)行縮放和平均，以綜合音頻和視頻模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。這種方法在兩個(gè)模型準(zhǔn)確性相似的情況下效果較好，因?yàn)榭梢云胶鈨煞N輸入的權(quán)重，從而提高整體預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
置信水平閾值法根據(jù)視頻模型的置信度優(yōu)先級(jí)別來進(jìn)行決策。如果視頻模型的置信水平超過0.7，則直接采用視頻模型的預(yù)測(cè)結(jié)果；否則，使用音頻和視頻概率的平均值作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果。這種方法在視頻模型較為準(zhǔn)確時(shí)，能夠充分利用其高置信度的預(yù)測(cè)，提高整體預(yù)測(cè)的可靠性。
基于置信度的動(dòng)態(tài)加權(quán)法通過根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果的置信度進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)。當(dāng)模型的預(yù)測(cè)置信度較高時(shí)，賦予其更大的權(quán)重；當(dāng)置信度較低時(shí)，則賦予較小的權(quán)重。這樣可以根據(jù)不同情感的置信度動(dòng)態(tài)調(diào)整模型的影響力，提高預(yù)測(cè)的精度。
規(guī)則邏輯法通過設(shè)定一系列規(guī)則來綜合模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。例如，當(dāng)兩個(gè)模型對(duì)情感的預(yù)測(cè)一致且置信度均超過0.5時(shí)，返回一致的情感預(yù)測(cè)結(jié)果；否則，根據(jù)置信度較高的模型進(jìn)行決策。這種方法能夠充分利用模型的一致性，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。研究團(tuán)隊(duì)在多模態(tài)情緒分析中，通過選取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集、使用先進(jìn)的模型進(jìn)行特征提取，并設(shè)計(jì)多種融合策略，力求提高情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果
在研究過程中，實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和設(shè)置是確保結(jié)果可靠性的關(guān)鍵因素。研究團(tuán)隊(duì)利用Kaggle平臺(tái)進(jìn)行模型訓(xùn)練，有效解決了CUDA環(huán)境問題，保障了模型訓(xùn)練的順利進(jìn)行。
圖 2：在Kaggle筆記本電腦的多模態(tài)情緒分析測(cè)試框架V1[25]、多模態(tài)情感分析測(cè)試框架V2[26]和下圖中看到這些測(cè)試的結(jié)果。
實(shí)驗(yàn)環(huán)境和設(shè)置
為了確保實(shí)驗(yàn)的可重復(fù)性和可靠性，研究團(tuán)隊(duì)在Kaggle平臺(tái)上進(jìn)行了模型訓(xùn)練。Kaggle提供了良好的硬件資源和環(huán)境支持，特別是在處理CUDA環(huán)境時(shí)，可以避免環(huán)境沖突和內(nèi)存溢出等問題。然而，由于免費(fèi)版本的Kaggle在GPU內(nèi)存方面的限制，研究團(tuán)隊(duì)在訓(xùn)練過程中必須謹(jǐn)慎處理內(nèi)存管理，以防止內(nèi)存超載。
音頻模型訓(xùn)練結(jié)果
音頻模型的訓(xùn)練過程分為幾個(gè)關(guān)鍵步驟，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以深入了解數(shù)據(jù)的分布和特點(diǎn)。隨后，加載模型及其處理器，并修改模型配置以適應(yīng)六種情感標(biāo)簽。研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了兩個(gè)函數(shù)，分別用于從數(shù)據(jù)中提取特征和標(biāo)簽，并將其轉(zhuǎn)換為Dataset對(duì)象。數(shù)據(jù)集被分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，測(cè)試集占比20%。
在音頻數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程中，創(chuàng)建了數(shù)據(jù)整理器和預(yù)處理函數(shù)，以確保輸入數(shù)據(jù)的格式正確。最后，研究團(tuán)隊(duì)定義了模型訓(xùn)練的參數(shù)，并選擇了步數(shù)作為評(píng)估策略，以便持續(xù)監(jiān)測(cè)模型性能。在訓(xùn)練過程中，每500步記錄一次模型性能，以跟蹤模型的改進(jìn)情況。
音頻模型的訓(xùn)練持續(xù)了約1小時(shí)15分鐘，共進(jìn)行了6個(gè)epoch，這是在內(nèi)存限制下可以訓(xùn)練的最大epoch數(shù)。訓(xùn)練結(jié)束后，模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了72.59%。訓(xùn)練過程中模型性能的詳細(xì)數(shù)據(jù)記錄在Kaggle筆記本中，顯示了每500步的訓(xùn)練損失、驗(yàn)證損失和準(zhǔn)確率的變化情況。
視頻模型訓(xùn)練結(jié)果
視頻模型的訓(xùn)練過程采用了類似的步驟。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行EDA，以了解數(shù)據(jù)的基本分布情況。由于RAVDESS數(shù)據(jù)集中情感類別較多，研究團(tuán)隊(duì)刪除了冷靜和驚訝情感，以保持與音頻數(shù)據(jù)集一致的六種情感標(biāo)簽。
隨后，創(chuàng)建了用于處理標(biāo)簽預(yù)處理的函數(shù)，并從vivit transformers文檔中修改了兩個(gè)函數(shù)，以將視頻幀調(diào)整為224x224像素，確保與模型兼容。另一個(gè)函數(shù)則用于從視頻中選擇合適的幀進(jìn)行訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集被分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，測(cè)試集占比20%，并創(chuàng)建了數(shù)據(jù)加載器，以防止Kaggle GPU過載。
視頻模型的訓(xùn)練持續(xù)了約7小時(shí)，共進(jìn)行了10個(gè)epoch。訓(xùn)練結(jié)束后，模型的訓(xùn)練損失為0.1460，驗(yàn)證損失為0.4049，顯示了模型在訓(xùn)練過程中的穩(wěn)定性和良好的性能。
多模態(tài)框架的測(cè)試結(jié)果
在測(cè)試多模態(tài)情緒分析框架時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多種融合策略，包括加權(quán)平均法、置信水平閾值法、基于置信度的動(dòng)態(tài)加權(quán)法和規(guī)則邏輯法。每種方法的性能進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析。
加權(quán)平均法通過對(duì)每種情感的概率進(jìn)行縮放和平均，綜合了音頻和視頻模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。在兩個(gè)模型準(zhǔn)確性相似的情況下，這種方法表現(xiàn)出色。
置信水平閾值法根據(jù)視頻模型的置信度優(yōu)先級(jí)別進(jìn)行決策。如果視頻模型的置信水平超過0.7，則直接采用視頻模型的預(yù)測(cè)結(jié)果；否則，使用音頻和視頻概率的平均值作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果。該方法在視頻模型較為準(zhǔn)確時(shí)，能夠充分利用其高置信度的預(yù)測(cè)。
基于置信度的動(dòng)態(tài)加權(quán)法通過根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果的置信度進(jìn)行動(dòng)態(tài)加權(quán)。當(dāng)模型的預(yù)測(cè)置信度較高時(shí)，賦予其更大的權(quán)重；當(dāng)置信度較低時(shí)，則賦予較小的權(quán)重。這樣可以根據(jù)不同情感的置信度動(dòng)態(tài)調(diào)整模型的影響力，提高預(yù)測(cè)的精度。
規(guī)則邏輯法通過設(shè)定一系列規(guī)則來綜合模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。例如，當(dāng)兩個(gè)模型對(duì)情感的預(yù)測(cè)一致且置信度均超過0.5時(shí)，返回一致的情感預(yù)測(cè)結(jié)果；否則，根據(jù)置信度較高的模型進(jìn)行決策。
討論
多模態(tài)情緒分析通過結(jié)合視頻和音頻輸入，能夠更全面地捕捉情感信息，從而顯著提升情緒識(shí)別的效果。這一優(yōu)勢(shì)在于能夠利用多種信號(hào)源，彌補(bǔ)單一模態(tài)的局限性。例如，音頻信號(hào)中的語(yǔ)調(diào)和語(yǔ)速可以揭示語(yǔ)者的情感狀態(tài)，而視頻信號(hào)中的面部表情和肢體語(yǔ)言則提供了視覺上的情感線索。兩者結(jié)合，使得情緒識(shí)別變得更加準(zhǔn)確和魯棒。
多模態(tài)情緒分析也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先是數(shù)據(jù)的多樣性和質(zhì)量問題?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)集往往是在控制環(huán)境下收集的，這意味著模型可能難以在實(shí)際應(yīng)用中推廣。這種數(shù)據(jù)集的局限性主要表現(xiàn)為兩個(gè)方面：文化背景的單一性和環(huán)境條件的穩(wěn)定性。在單一文化背景下收集的數(shù)據(jù)，可能無(wú)法代表不同文化中的情感表達(dá)方式，從而導(dǎo)致模型在跨文化應(yīng)用中的泛化能力不足。而在控制環(huán)境下收集的數(shù)據(jù)，缺乏自然環(huán)境中的變化，如不同的光線條件、背景干擾等，這也可能限制模型在實(shí)際環(huán)境中的適用性。
為了克服這些局限性，未來的研究需要在數(shù)據(jù)多樣性和自然環(huán)境采集方面進(jìn)行改進(jìn)。一方面，增加數(shù)據(jù)集的多樣性，特別是收集來自不同文化背景和環(huán)境條件的數(shù)據(jù)，可以幫助模型更好地適應(yīng)各種情感表達(dá)方式。另一方面，在自然環(huán)境中收集數(shù)據(jù)，有助于模型處理復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，提高其魯棒性。此外，結(jié)合更多模態(tài)信息（如文本數(shù)據(jù)）和改進(jìn)多模態(tài)融合策略，也是未來研究的重要方向。
目前的多模態(tài)情緒分析模型雖然在特定條件下表現(xiàn)良好，但其實(shí)際應(yīng)用還需進(jìn)一步驗(yàn)證和優(yōu)化。例如，在模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練過程中，可以引入更多的優(yōu)化技術(shù)，如增強(qiáng)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等，以提高模型的適用性和泛化能力。同時(shí)，進(jìn)一步的研究也應(yīng)關(guān)注多模態(tài)情緒分析在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和效果，如在心理健康輔助、客戶服務(wù)提升等領(lǐng)域的具體應(yīng)用。
未來工作與展望
在基于視頻和音頻輸入的多模態(tài)情緒分析研究中，還有許多可探索的方向和潛在應(yīng)用。通過不斷創(chuàng)新和改進(jìn)，我們可以進(jìn)一步提升模型的性能和實(shí)際應(yīng)用效果。
引入第三個(gè)基于音頻轉(zhuǎn)錄文本的情緒識(shí)別模型
目前的研究主要集中在音頻和視頻輸入的融合上，而忽略了文本信息的潛力。音頻的轉(zhuǎn)錄文本可以提供豐富的語(yǔ)義信息，對(duì)于情緒識(shí)別也有重要的輔助作用。未來的研究可以考慮引入一個(gè)基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的情緒識(shí)別模型，對(duì)音頻的轉(zhuǎn)錄文本進(jìn)行分析。這種方法可以綜合三種模態(tài)的信息，進(jìn)一步提高情緒識(shí)別的準(zhǔn)確性。例如，可以結(jié)合BERT等先進(jìn)的文本分析模型，對(duì)轉(zhuǎn)錄文本進(jìn)行細(xì)致的情感分析，與音頻和視頻模型的結(jié)果進(jìn)行融合。通過實(shí)驗(yàn)，測(cè)量三種模型的組合效果，以及音頻-文本、音頻-視頻、文本-視頻等不同對(duì)組合的性能，找出最佳的融合方案。
結(jié)合多模態(tài)模型在心理健康輔助機(jī)器人中的應(yīng)用前景
多模態(tài)情緒分析不僅在情緒識(shí)別方面具有重要意義，在心理健康領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用前景。隨著心理健康問題日益受到關(guān)注，智能助手和輔助機(jī)器人在心理健康干預(yù)中的作用也越來越重要。通過將多模態(tài)情緒分析模型應(yīng)用于輔助機(jī)器人中，可以幫助其更好地理解和響應(yīng)用戶的情感狀態(tài)，為心理健康治療提供支持。
例如，未來可以開發(fā)一種智能心理健康輔助機(jī)器人，通過實(shí)時(shí)視頻和音頻輸入，分析用戶的情緒變化，提供及時(shí)的心理干預(yù)。這種機(jī)器人可以在與用戶對(duì)話時(shí)，實(shí)時(shí)捕捉和分析用戶的表情、語(yǔ)音特征和語(yǔ)義信息，生成對(duì)用戶情感狀態(tài)敏感的回應(yīng)，增強(qiáng)用戶的心理舒適感和信任度。同時(shí)，這種機(jī)器人還可以記錄和分析用戶的情緒變化數(shù)據(jù)，為心理健康專家提供參考，幫助制定更有效的治療方案。
法律和倫理考慮
在開發(fā)和應(yīng)用情緒識(shí)別技術(shù)時(shí)，必須考慮法律和倫理問題。尤其是在歐盟，情緒識(shí)別系統(tǒng)被認(rèn)為是高風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)。根據(jù)2024年歐洲議會(huì)通過的人工智能法案，情緒識(shí)別系統(tǒng)由于其有限的泛化能力和潛在的歧視風(fēng)險(xiǎn)，被認(rèn)為是高風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)。因此，研究團(tuán)隊(duì)在開發(fā)和應(yīng)用這些技術(shù)時(shí)，必須確保符合倫理和法律要求，避免濫用和隱私侵犯。
為了確保技術(shù)的合法和倫理應(yīng)用，未來的研究需要與法律專家密切合作，確保技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用符合相關(guān)法規(guī)。同時(shí)，在設(shè)計(jì)和應(yīng)用情緒識(shí)別系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)重視用戶隱私保護(hù)，建立透明的數(shù)據(jù)使用和管理機(jī)制，確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。此外，在應(yīng)用于心理健康輔助領(lǐng)域時(shí)，必須確保技術(shù)的使用不對(duì)用戶造成二次傷害，建立嚴(yán)格的倫理審查和監(jiān)管機(jī)制，保障用戶的權(quán)益。
基于視頻和音頻輸入的多模態(tài)情緒分析在未來具有廣泛的研究和應(yīng)用前景，通過引入更多模態(tài)的信息、結(jié)合心理健康輔助機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用，并在法律和倫理框架內(nèi)進(jìn)行技術(shù)開發(fā)，可以進(jìn)一步提升情緒識(shí)別的性能和應(yīng)用效果，推動(dòng)這一領(lǐng)域的發(fā)展與創(chuàng)新。（END）
參考資料：https://arxiv.org/abs/2412.09317
