亞馬遜的Alexa可根據語音判斷你需要的選擇，但是人工智能（AI）卻可以感知你是否生氣。麻省理工學院媒體實驗室的分支機構Affectiva的聲聯網系統，可在短短1．2秒內從音頻數據中分辨出你的憤怒。無論是什么語言，這個時間剛好超過人類感知憤怒所需的時間。

AI可分辨人類的憤怒

Affectiva的研究人員在Arxiv．org上最新發表的一篇論文中描述了這一現象（“從聲音表征中轉移學習，用于語音中的憤怒檢測”）。它建立在語音和面部數據的基礎上，并建立相關的情感檔案。今年，該公司與Nuance合作開發了一種車載人工智能系統，可以從攝像頭的反饋中檢測駕駛員疲勞的跡象。在2017年12月，它推出了語音API，該API使用語音識別功能，諸如大笑、憤怒等情緒，以及音量、音調、速度和停頓。

論文的共同作者寫道：“利用深度學習網絡的力量進行情感識別的一個重要問題是，深度網絡所需的大量數據，與小規模的語音數據之間的不匹配。經過訓練的憤怒檢測模型提高了性能，并能很好地概括各種行為，從而引發情緒言語的數據集。此外，我們提出的系統具有較低的延遲，適用于實時應用。”

什么是聲聯網？

SoundNet（聲聯網）由一個卷積神經網絡（一種通常用于分析視覺圖像的神經網絡）組成，它在視頻數據集上進行訓練。為了讓它識別言語中的憤怒情緒，研究小組首先搜集了大量的普通音頻數據——200萬段視頻，或者僅僅相當于一年多的時間——使用另一種模型生成的ground truth。然后，他們使用一個更小的數據集IEMOCAP對其進行微調，該數據集包含12個小時的帶注釋的視聽情感數據，包括視頻、語音和文本轉錄。

為了測試人工智能模型的通用性，該團隊評估了它的英語訓練模型用于漢語普通話語言的情感數據（普通話情感語料庫，簡稱MASC），他們的報告說，它不僅很好地推廣到英語語音數據，而且對漢語數據也很有效——盡管性能略有下降。

AI可識別語音情感模型

研究人員說，他們的成功證明了一種“有效的”和“低延遲的”語音情感識別模型，可以通過轉移學習得到顯著改善。轉移學習是一種技術，它利用人工智能系統在之前標注過的樣本的大數據集上訓練，在一個數據稀疏的新領域中引導訓練——在這種情況下，人工智能系統能通過訓練分類一般聲音。

這一結果是有希望的，因為盡管情感語音數據集很小，而且獲取起來也很昂貴，但是大量的自然聲音事件數據集是可用的，比如用于訓練SoundNet的數據集或谷歌的音頻集。僅這兩個數據集就有大約1．5萬個小時的標記音頻數據。“憤怒分類有很多有用的應用，包括對話界面和社交機器人、交互式語音應答系統、市場研究、客戶代理評估和培訓，以及虛擬現實和增強現實?！?/p>

他們把開發其他大型公共語料庫的工作留給了未來，并為相關的語音任務訓練人工智能系統，比如識別其他類型的情感和情感狀態。相信，在未來AI將發揮更多的作用，你認為未來的AI還能應用在哪些領域呢？