人工智能情绪识别的应用-人工智能情绪识别的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能情绪识别的应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能情绪识别的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能助手排名？
2. ai在直播中的应用？
3. 人工智能能识别人类的情绪吗？

人工智能助手排名？

1.谷歌助理

谷歌的人工智能虚拟助理googleassistant主要在智能手机和其他电子家庭平台上提供。它是建立在一套技术之上的，这些技术设计用来处理诸如英语、西班牙语、德语、法语、意大利语、日语、葡萄牙语、汉语等语言。

用户可以使用自然语音和键盘输入与Google助手进行交互。这个人工智能助理将执行人们期望它执行的各种任务，例如播放音乐、搜索最喜欢的餐厅、给个人打电话，甚至帮助他们从谷歌获取重要信息。

2.Alexa

Alexa是亚马逊的人工智能机器人助手。这个人工智能程序与Amazon Echo协同工作。通常，amazonalexa改进了语音命令、自然语言处理（NLP）和其他技术，为消费者提供了广泛的功能，如语音交互、音乐流、查询解析等。

它还可以创建待办事项列表、设置闹钟、下载播客、播放有声读物，并提供有关天气、交通、新闻、体育和其他主题的实时信息。Alexa将语音转换为文本，并使用Wolfram语言对客户的所有问题做出最佳回答。

3.Youper

Youper是一款支持人工智能的心理健康助手应用程序，可在Android和iOS***问。

当个人可以快速与他们联系时，这个软件可以帮助他们照顾自己的心理健康。用户可以通过Youper定制的冥想指导。

在Youper的帮助下，用户可以更好地了解自己并跟踪自己的情绪。Youper使用AI来定制各种方法。该节目在应用商店获得了好评，并受到专家的高度评价。

1.谷歌助理

谷歌的人工智能虚拟助理googleassistant主要在智能手机和其他电子家庭平台上提供。它是建立在一套技术之上的，这些技术设计用来处理诸如英语、西班牙语、德语、法语、意大利语、日语、葡萄牙语、汉语等语言。

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ai在直播中的应用？

人工智能在直播中有许多应用。首先，可以用于直播内容的推荐和个性化推送，根据用户的兴趣和偏好，提供定制化的直播体验。

其次，AI可以用于直播中的实时翻译和字幕生成，帮助观众更好地理解和参与直播内容。

此外，AI还可以用于直播中的人脸识别和情感分析，帮助主播了解观众的反馈和情绪，提供更好的互动体验。

最后，AI还可以用于直播中的内容监控和版权保护，帮助平台和主播及时发现和处理违规行为，保护直播环境的健康和安全。总之，AI在直播中的应用可以提升用户体验，增加直播内容的多样性和质量。

人工智能能识别人类的情绪吗？

人工智能否识别人类的情绪？当然可以，只要人类情绪还是由人类定义，那必然可以进化出能够识别出的人工智能，只不过怕到那时候人工智能已经开始自己定义人类这一另外物种的情绪了。

深度学习通过人脸估算情绪的能力已经愈发强大——具体来讲，只需要查看图像内容，其即可将其中人们的快乐或悲伤心情整理出来。那么我们是否能够将这项技术应用于电视新闻，从而评估一周内新闻中所有出镜者的整体情绪倾向?虽然基于AI技术的人脸情绪评估仍是一个年轻且正在快速发展的研究领域，但通过本次利用谷歌云AI对互联网档案馆内电视新闻归档中的一周电视新闻报道进行分析，我们发现即使是单纯利用现有工具方案，也足以从新闻内容当中[_a***_]出大量可见情绪元素。

为了更好地理解电视内容，我们选择对CNN、MSNBC以及福克斯新闻网以及来自旧金山的其它媒体分支机构——KGO(ABC)、KPIX(CBS)、KNTV(NBC)以及KQED(PBS)——的早晚播出新闻内容进行情绪识别，具体时段为今年4月15日至4月22日。作为分析对象的电视新闻总时长为812小时。我们选择利用谷歌的Vision AI图像理解API进行分析，并启用了其中的所有功能，包括人脸检测。

人脸检测与人脸识别存在着很大差异。前者只计算图像当中存在的人脸，而并不会尝试分辨此人究竟是谁。总体来讲，谷歌的可视化API仅提供人脸检测功能，而并不提供人脸识别功能。

以谷歌API为例，对于每一张脸，它还会估计其正在表达的以下四种情绪的各自可能性，包括喜悦、惊讶、悲伤与愤怒。

为了探索电视新闻中的面部情绪世界，我们将总长812小时的电视新闻转换为1 fps预览图像序列，并通过Vision AI API加以运行，总计得出1261万2428脸-秒(即总帧数乘以各帧当中能够检测出的清晰人脸数量)。

其中，3.25%展现出喜悦的情绪，0.58%表现出惊讶，0.03%表现出悲伤，0.004%表现出愤怒。

可以看出，谷歌的Vision AI API在处理在线新闻图像时，认为喜悦与惊讶情绪的出现比例要远远高于愤怒与悲伤我们还无法确定这究竟只是一种整体性的分析错误，还是新闻图像中确实存在这样的基本情绪表达趋势，或者说谷歌的算法对于喜悦与惊讶这两种情绪的识别能力更强。无论如何，即使谷歌算法确实对于某些特定情绪拥有着更高的敏感度，但这种倾向对各家新闻站点而言仍然是公平的，因此我们可以直接对七大站点中的四种面部情绪表达做出比较。

下图所示为这一周时间之内七个新闻站点当中全部人脸图像呈现出四种情绪中任意一种的各自占比。其中ABC、CBS与NBC似乎面部情感表达最为活跃，其次是福克斯新闻网、MSNBC与CNN，最后是PBS与CNN。

到此，以上就是小编对于人工智能情绪识别的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能情绪识别的应用的3点解答对大家有用。

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