Η τεχνολογία ανίχνευσης συναισθημάτων της Alexa, που αναπτύχθηκε από την Amazon, επικεντρώνεται κυρίως στην ανάλυση φωνητικών εισροών για τον προσδιορισμό των συναισθηματικών καταστάσεων. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω προηγμένων αλγορίθμων που αξιολογούν το βήμα, τον όγκο και τον τόνο της φωνής για να εντοπίσουν συναισθήματα όπως η ευτυχία, ο θυμός ή η θλίψη [1] [7]. Ενώ άλλα συστήματα αναγνώρισης συναισθημάτων όπως το Afferiva, το API Google Vision και το Microsoft Emotion API συχνά βασίζονται στις εκφράσεις του προσώπου και στη γλώσσα του σώματος εκτός από την ανάλυση της φωνής, η προσέγγιση της Alexa επικεντρώνεται περισσότερο στις αλληλεπιδράσεις με βάση τη φωνή [2] [3] [4].
βασικές διαφορές
1. Μέθοι εισόδου:
- Η Alexa: χρησιμοποιεί κυρίως ανάλυση φωνής, αξιοποιώντας τα μικρόφωνα και το λογισμικό φωνής για την ανίχνευση συναισθηματικών καταστάσεων [4] [7].
- Άλλα συστήματα: Συχνά ενσωματώνουν πολλαπλές μεθόδους όπως εκφράσεις του προσώπου, γλώσσα του σώματος και ανάλυση κειμένου. Για παράδειγμα, το Afficeiva χρησιμοποιεί αλγόριθμους προσώπου και ανάλυση ομιλίας, ενώ το Google Vision API επικεντρώνεται σε οπτικά σημάδια [2] [3] [8].
2. Εφαρμογή και ενσωμάτωση:
- Alexa: Ενσωματωμένη σε έξυπνες οικιακές συσκευές και βοηθούς φωνής, με στόχο την ενίσχυση της αλληλεπίδρασης των χρηστών ανταποκρινόμενοι κατάλληλα σε συναισθηματικά σημάδια [1] [9].
- Άλλα συστήματα: Εφαρμόζονται ευρέως σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της διαφήμισης, της εκπαίδευσης και της αυτοκινητοβιομηχανίας. Για παράδειγμα, η τεχνολογία του Afficeiva χρησιμοποιείται στις ρυθμίσεις αυτοκινήτων για την παρακολούθηση των συναισθημάτων του οδηγού [3] [4].
3. Τεχνολογική προσέγγιση:
- Alexa: Χρησιμοποιεί αυτο-διδασκαλικούς αλγόριθμους AI που βελτιώνονται με την πάροδο του χρόνου, ενισχύοντας την ακρίβεια στην ανίχνευση συναισθημάτων [1]. Χρησιμοποιεί επίσης τεχνολογία νευρωνικών TTS (NTTS) για πιο φυσικές συναισθηματικές αντιδράσεις [9].
- Άλλα συστήματα: Μπορεί να χρησιμοποιούν διαφορετικά μοντέλα AI και τεχνικές μηχανικής μάθησης. Το Microsoft's Emotion API, για παράδειγμα, έχει δείξει υψηλή ακρίβεια στην ανίχνευση συγκεκριμένων συναισθημάτων όπως ο φόβος [2].
4. Σκοπός και περιπτώσεις χρήσης:
- Alexa: Σκοπεύει κυρίως στη βελτίωση της εμπειρίας των χρηστών μέσω εξατομικευμένων αλληλεπιδράσεων. Μπορεί να προσαρμόσει τις απαντήσεις με βάση τα ανιχνευόμενα συναισθήματα, όπως η προσφορά ηρεμιστικού περιεχομένου όταν ένας χρήστης ακούγεται ενοχλημένος [3] [7].
- Άλλα συστήματα: συχνά χρησιμοποιούνται για ευρύτερες εφαρμογές όπως η έρευνα αγοράς, η στοχοθετημένη διαφήμιση και ακόμη και οι πολιτικές δημοσκοπήσεις [4] [8].
Συνοπτικά, ενώ η ανίχνευση συναισθημάτων της Alexa είναι κατά κύριο λόγο φωνητική-κεντρική και επικεντρώνεται στην ενίσχυση των αλληλεπιδράσεων των χρηστών, άλλα συστήματα είναι πιο ποικίλες στις μορφές και τις εφαρμογές εισροών τους, αντανακλώντας ένα ευρύτερο φάσμα περιπτώσεων χρήσης σε διάφορες βιομηχανίες.
Αναφορές:[1] https://futurism.com/the-byte/amazon-alexa-Analyzing-Emotions
[2] https://www.aies-conference.com/2019/wp-content/papers/main/aies-19_paper_161.pdf
[3] https://thenextweb.com/news/emotion-detecting-technology-is-everwhere-αλλά-
[4] https://voicebot.ai/2019/05/28/amazon-testing-emotion-recognition-gadget/
[5] https://scholarworks.uno.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=4347&context=td
[6] https://www.mdpi.com/2071-1050/16/7/2721
[7] https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/10/alexa-emotion-detection-ai-surveillance/572884/
[8] https://brand24.com/blog/emotion-detection-software/
[9] https://developer.amazon.com/en-us/blogs/alexa/alexa-skills-kit/2019/11/new-alexa-emotions-and-speaking styles