媽媽~我上廣告了。可是是在大陸我一個人做的,淡淡的哀傷...
Posted by Hali Lin on 2015年8月6日
0 Comments
文章來源:http://www.ithome.com.tw/news/97202
機器學習加上人的判斷才是最佳解 以機器學習技術判斷歌曲所能營造的情緒為例,歌曲同樣要經過特徵擷取的過程。在進入機器學習演算法階段之前,需要先用程式分析每首歌的節拍、音調以及節奏等特徵,並把這些特徵轉為數學向量形式的樣本,並由專家對這些樣本下標籤,標記樣本對應歌曲所代表的情緒,並由機器學習演算法找出向量中每個屬性與情緒的關聯度。 因此只要根據訓練出來的歌曲情緒分析模型,比對節拍、音調以及節奏等特徵,電腦就能判斷出歌曲的情緒。但蔡怡仁說,由於判斷歌曲情緒是一個困難的任務,甚至連專家判讀都有機會犯錯更何況是電腦。像是電腦常把悲傷的歌誤判成快樂的,因次他們會有專家負責檢查這些由電腦所做出的判斷,經重新判讀並修正樣本後,再重新將這些樣本輸入機器學習演算法中重新訓練,經過一次一次這樣的樣本修正後,電腦判斷的精確度才會越來越準。 蔡怡仁認為,機器學習是要來解決大量資料分類以及即時推薦的問題。同樣以判斷歌曲情緒的功能為例,Kkbox總共有2,000萬首歌,雖然電腦判斷的正確率只有7成左右,再加上將機器學習應用在音訊分析上的複雜度非常高,不過比起用人工標記的人力與時間成本,在權衡之下機器學習的效益還是瑕不掩瑜。
近年來教育學者指出情感是影響學習的重要因素之一,然而將情感運算技術運用於數位學習卻尚處萌芽階段。數位藝術同時具有主觀及高度感性的成分,不僅新穎且逐漸成為主流,故須要加入情感因素進行教育及推廣之必要。近期研究更是透過建置智慧型家教系統,來輔助與加強學習效果。有鑒於此,本論文將情感辨識因素配合數位藝術教學加入智慧型家教系統,目的是透過觀察學習者的情緒,判斷學習過程是否流暢,並即時與適時給予回饋,增加與學習者之間的互動性,進而達到增加系統使用性、提高學習動機與增加學習成效的最終目標。本論文使用的情緒辨識方式為面部情緒辨識與語意情緒辨識,透過雙模機制作為情感運算之主軸,此方法除了可以彌補單模形式的辨識機制,更可以增加情緒辨識種類,順利掌握學習者的學習狀態。臉部情緒係透過影像處理之樣板訓練方法進行辨識;語意辨識方法為偵測情緒關鍵字與配合句法演算邏輯來得到情緒,系統可得知情緒辨識表達目前的學習狀態,進行相應之教學策略與課程,並透過助教代理人作為使用者與系統之間的溝通管道,讓使用者藉由本系統得到良好的學習成果及提高學習動機。本論文之系統評估採用三角評估:觀察、問卷與訪談之質量並重的評估方法,藉由評估探討本系統是否能夠符合研究目的,經評估發現,運用情感技術設計之智慧型家教系統於數位藝術課程學習上,具有良好的使用性、能夠提升學習動機與得到顯著之學習成效。
http://140.133.6.3/handle/987654321/1204
情感是否可以被計算,機器人能否具有情感?日本工程會院士,日本德島大學教授任福繼博士,正在帶領他的團隊通過工學模型來模擬人類情感發生機制。
中文字幕 https://tw.voicetube.com/videos/12533 「Samsung要做的技術不是單純的靠前鏡頭或什麼感應器,也似乎不是打算要幫用戶量體溫血壓。主要是靠User的使用習慣判斷。例如打字快慢,按鍵的力道,或是設備的狀態(比方說以斜45度角著地外加翻滾了三圈,手機就會猜到剛剛用戶接到女朋友要求分手的電話之類,這部份純屬猜測,如果最後發表真的有這功能,絕對不是因為筆者鐵口直斷)這些條件來組合,利用處理器來演算出結果。南韓籍開發者Hosub Lee表示,User的心理狀態有一定的程度影響手機的使用方式。透過機器去演算,會有67.5%的準確率。系統目前會針對使用者行為進行學習的動作,而一個被稱作 Bayesian 的網路會分析用戶數據。但目前還沒有對外公佈細節,也沒有進行公測,或許會在之後準確率提高了,才開始著手邀請特定使用者進行測試的舉動。
手機試著偵測 User 情緒反應或許會對醫療應用帶來新的局面,也有可能引起爭議。但麻省理工學院情感計算研究室的成員 Rosalind Picard 認為,從商業角度來說,瞭解用戶的情緒會帶來對User的尊重。瞭解用戶何時感興趣、感到疲倦、有壓力、困擾或快樂,都是對User尊重的態度。但也可能會給人一種多餘的不便。不過技術本身聽起來還是很吸引人。也許不久後的將來,會看到手機演進成有判斷能力與學習能力的高度智慧科技產品。」 http://www.techbang.com/posts/8124-cell-phones-also-know-how-to-observe-samsung-developed-emotion-detection-system 建議點擊原文連結:出自”百度MUX”
隨著互聯網特別是移動互聯網的飛速發展人們日夜與電腦、手機為伴,“人-人互動”逐漸減少,“人-機互動”不斷增加,人們對人機交互技術提出了更高的要求,即情感需求。因為人類之間的交流與溝通是自然而富有感情的,因此人們期望與之交互的機器也具有類似於人的觀察、理解和生成情感特徵的能力。隨著情感計算(affective computing)等技術的不斷發展,情感交互成為高級信息時代人機交互的主要發展趨勢。 (如圖所示)情感交互就是使人機交互可以像人與人交互一樣自然、親切、生動和富有情感。 engadget報導:當科科愛上科科,手牽手步入禮堂時,會爆出什麼樣新的玩意呢?答案就是這個:DIY 的 LED 光纖花束,還附上情緒感應功能唷!
這對科技怪客所製作的花束,除了有香氛素雅的百合花、光鮮亮麗的光纖光源、還附上了一個能感應皮膚電流反應(Galvanic skin response,GSR)的指環。也就是說當新娘子心情很平靜時,花束的光線就會呈現藍色;而當整束花發出刺目的白光時,便代表新娘子此刻正處於 High 過頭( 或嚇壞了 )的時刻。所以...想要看花束變色秀的話,那麼賓客們就要準備節目讓新娘子一下子興奮,一下子平靜,一下子興奮,一下子平靜.... 除了花束變色的把戲之外,事實上這花束還有另外一項功能:將整個宴客過程新郎新娘的心跳頻率,以及雙方接近彼此的時間跟次數記在內建的 1GB SD 卡內。嗯,這行為讓小編個人不禁懷疑這兩位新人的本業應該是會計師吧?跳轉後有花束的展示影片,還請慢慢觀賞。 http://chinese.engadget.com/2010/01/19/cold-feet-wedding-bouquet-responds-to-your-nerves-on-the-big-day/
互動設計/肢體情緒機器人
說明(from TED): 一個動畫製作者、爵士音樂家、機器人專家做出來的機器人是什麼樣?是愛玩、會互動、好奇心重的機器人。蓋伊·霍夫曼 (Guy Hoffman) 展示了他的機器人家族的樣品影片 —— 包括兩個喜歡和人類一起創作的音樂家機器人。(攝製於TEDxJaffa) 「Watchube 讓使用者選擇想要感受的心情,提供讓使用者可以感到快樂,放鬆,振奮等影片。為了達到更客觀以及更廣泛的內容,Watchube採取了類似Wikipedia的群眾智慧來實現。該影片屬於哪種心情的資料,讓所有觀看者來評估。」 想試試看「看完影片之後,感到熱血沸騰」或是「心情放鬆了」,這裡可以下載: Watchube (手機一分鐘,轉換好心情) Android App下載 來源
「若掌握了“情感計算”技術,以上的一些不便將會有很大的改觀。除此之外,這一技術同樣可以幫助自閉症人群讀取他人的情緒,或者給養老院的老人們提供一位“知心人”。研究人員認為,不會“把握情緒”的電腦將永遠無法充分發揮它們服務人類的潛能。 “自閉症眼鏡”與情緒識別軟體 對於這一新興領域,情感計算研究小組成員,來自美國麻省理工學院的媒體實驗室主任羅莎琳德皮卡德(Rosalind Picard)表示:“大多數情況下,數字世界並沒提供有豐富的表達我們情緒的方式。”皮卡德在逾20年的研究中一直在探索如何將情緒轉換為“0”和“1”的計算機語言。 在早期對“情感計算”的研究中,皮卡德曾為阿斯伯格綜合症(自閉症的一種)患者設計了一款眼鏡,以在他們對某人失去興趣的時候發出警告。患有阿斯伯格綜合症的患者經常只能將注意力固定在一個特定主題上,並且很難解讀社會生活中的種種線索,例如打呵欠、坐立不安、望著遠處代表著已經厭倦了這個話題。 皮卡德製作的這款眼鏡的原型上有一個小型的紅綠燈,只有佩戴者自己可以看到,當患者開始與人談話時,黃燈會閃爍。當需要轉換話題的時候,眼鏡會閃爍紅燈來警告佩戴者。 而在最近,皮卡徳博士與拉娜埃爾卡利歐比(Rana el Kaliouby)博士共同合作開發了一款新的軟體,該軟體會測量人面部24個點的變化,從而對人的情緒進行感知。為克服過去識別技術對人們相似面部動作識別的遲鈍性,她們使用了最新的高幀率和高分辨率攝像頭。同時,該軟體還需要收集數以千計人的面部表情樣本,於是正如前面所説到的,數名女性聚集在開羅某學校的地下室開始給計算機“上面部識別課”。“如果沒有足夠的、跨文化和年齡範圍的樣本,計算機就無法區分人表情細微的差別”卡利歐比博士説。 在教育方面,隨著情緒識別技術的發展,總有一天,學生們可以享受到更好的線上課程體驗。現在,一名學生犯了錯誤,程序根本無法判斷他錯在了哪。而將來,情緒計算技術將為在無聊的課業中苦苦掙扎的學生提供更多富有挑戰性和吸引力的新問題。 當前,皮卡德所在的小組正在開發一款叫做“Q Sensors”的傳感器,它可以被戴在手腕上,通過感知皮膚的電導率、溫度以及活動水平來判斷人的情緒,這將為難以表達自我感情的自閉症患者帶來福音。」 同樣出品自beyondverbal的技術(Moodies)
Android App https://play.google.com/store/apps/details?id=com.brandall.memotion&hl=zh_TW
EMOTIENT是一套可以分辨臉部表情的工具
情緒大師PAUL EKMAN也在這間公司! http://www.emotient.com/ |
Categories
全部
每當清晨 每當沈睡 每當暗夜 每當清醒 |