德國研究人員的一項開創性研究對這個問題給出了響亮的「是」的答案。使用三種模型 機器學習之後，科學家們能夠在短短 1,5 秒的音頻樣本中準確地識別各種情緒。
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揭開聲音秘密的旅程
發表在《心理學前沿》雜誌上， 研究分析了從兩個資料集中提取的無意義句子：一個是加拿大人，一個是德國人。這個策略選擇消除了語言和文化差異的影響，只關注語氣。
每個音訊片段都被仔細修剪到 1,5 秒，這是人類識別語音中的情緒所需的最小長度。這種時間精度確保每個片段代表單一情感，避免重疊和歧義。
情緒焦點
研究重點在於六種基本情緒：快樂、raiva、悲傷、恐懼、厭惡和中立。透過技術 機器學習, 這些模型經過訓練可以識別與每種情緒狀態相關的特定聲音模式。
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三種模型，三種方法
為了揭開聲音的秘密，研究人員使用了三種不同的語音模型。 機器學習:
- 深度神經網路 (DNN)： 它們的工作原理類似於複雜的濾波器，分析頻率和音調等聲音成分。例如，提高音調可能表示 raiva 或沮喪。
- 卷積神經網路 (CNN)： 他們在聲波的圖形表示中尋找視覺模式，類似於我們在聲音的節奏和紋理中識別情緒的方式。
- 混合模型（C-DNN）： 它結合了先前的兩種技術，使用音訊及其視覺表示來獲得更準確的情緒預測。
有希望的結果和需要克服的挑戰
研究結果令人鼓舞。的型號 機器學習 他們能夠以與人類相似的準確度識別情緒，即使是在缺乏上下文的無意義句子中。
然而，作者也認識到一些局限性。使用的短句可能無法捕捉真實情感中存在的全部細微差別和歧義。此外，未來的研究需要確定準確情緒辨識的最佳音訊持續時間。
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人機互動的未來
透過語音辨識情緒的能力為人機互動的未來開啟了一系列可能性。想像一下未來，智慧型裝置和虛擬助理可以理解並回應您的情感需求。
這項研究代表了朝這個方向邁出的重要一步，展示了 人工智能 解碼人類聲音的秘密並創造更具同理心和人性化的介面。
閱讀：
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