人工智慧語音情緒辨識技術是一種應用人工智慧技術的技術，可以根據聲音中的聲調、音調、節奏和聲音強度等特徵來分析語音的情感狀態。

簡單來說，當你用語音與人交談時，語音情緒辨識技術可以分析你的聲音中的情感狀態，例如憤怒、高興、悲傷等等。這樣的技術可以幫助機器更好地理解人類的情感，進而更好地回應人類的需求。

實現語音情緒辨識技術的方法，通常是利用深度學習的技術，將大量的聲音數據作為訓練資料，訓練出一個能夠自動學習的模型，並將其應用到實際的應用場景中。

這種技術可以廣泛應用於許多場景，例如語音客服、語音助手、虛擬教師等等，能夠提高交互的人性化程度，更好地滿足人們的需求。

 

目前人工智慧語音情緒辨識技術在許多學者的研究下，已經有了諸多進展，但仍存在一些技術限制。以下是一些目前的研究現況與限制：

• 基於語音的情緒辨識已經可以達到相對較高的準確率，尤其是針對單一情緒的分類。然而，對於複雜情緒的分類，如混合情緒或不同情緒的轉變，還存在困難。
• 目前研究中常用的情緒分類包括喜悅、悲傷、憤怒、厭惡、驚訝等基本情緒，但實際生活中存在更多種類的情緒，例如焦慮、尷尬等。因此，擴展情緒種類的辨識是未來的發展方向之一。
• 目前的研究中，多數都是將語音轉換成文字再進行情緒辨識，這會造成語音轉換的誤差和資訊損失。因此，開發直接對語音進行情緒辨識的技術也是這項技術一個重要的發展方向。

發展限制：

• 語音情緒辨識面臨的一個主要挑戰是語音的個體差異性。不同人的語音特徵和發音方式不同，且同一人在不同情況下的語音表達也不同。因此，建立一個普世性強、適應性好的語音情緒辨識系統是非常具有挑戰性的。
• 另一個挑戰是語音與情緒之間的關係不是直接的。語音中並沒有特定的音調、節奏、音量等等特徵只代表一種情緒，而是需要將多個特徵組合起來進行分析。這就仰賴更有效的情緒特徵提取和分析方法來進行精確的判讀。
• AI語音情緒辨識系統需要訓練大量樣本數據，但現實中能夠收集的情緒語音數據是有限的，尤其是特定情境下的語音數據，可能牽涉到個人隱私的問題，讓收集語音情緒數據成為最具挑戰性的問題。

 

在AI語音情緒辨識的研究上，竹謙科技作為早期投入市場的發展者，將這項技術應用於憂鬱症預防的領域，我們也將持續在技術研發上和不同的學術、醫院單位機構進行合作，若你有興趣進行相關研究，歡迎與我們聯繫洽談。