我的AI 随着发展的Swift,机器很快将需要在更高层次上了解我们,以便它们真正有用。 理解人类的很大一部分是通过情感。 我们进行了各种实验,在最终模型中,我们从人类语音记录中提取了8个音频特征(225个值)用于情感识别。 我们使用在4个音频数据集(RAVDESS,TESS,SAVEE,SER-v4)上训练的深度卷积神经网络。 我们的女性模型识别出8种情绪的准确度为94%,而男性模型则识别出8种情绪的准确度为89-90%。 通常,情感识别在AI的未来中具有很大的潜在适用性。 它可用于从客户体验和游戏到精神保健和安全性的各种人机交互。