Насколько точно Alexa в обнаружении различных эмоций

тока тока и методы

Amazon работал над разработкой алгоритмов, которые могут анализировать высоту и объем голосовых команд, чтобы идентифицировать такие эмоции, как счастье, грусть, гнев и другие [2] [7]. В 2019 году исследователи Amazon разработали новую систему ИИ самостоятельного участия, которая была на три процента точнее, чем обычные алгоритмы при определении эмоций из предложений. При анализе голосовых кусков в 20 миллисекунд новая система показала улучшение на четыре процента [1].

Тем не менее, общая точность обнаружения эмоций Алексы явно не указана в этих отчетах. Технология все еще развивается, и, хотя она показывает обещание, она еще не так эффективна, как человеческое распознавание эмоций.

Потенциальные приложения и ограничения

Цель улучшения эмоционального интеллекта Алексы состоит в том, чтобы позволить ему реагировать более эмпатически и надлежащим образом на команды пользователей. Например, если Alexa обнаруживает, что пользователь чувствует себя плохо на основе своего голоса, это может предложить соответствующий контент или услуги [2]. Тем не менее, технология не лишает ее проблем, включая проблемы конфиденциальности и потенциал для целенаправленной рекламы на основе эмоциональных состояний [2].

Сравнение с распознаванием эмоций человека

Люди, как правило, более точны при распознавании эмоций, со средней точностью около 90% при интерпретации выражений лица [4]. Напротив, даже самое продвинутое программное обеспечение для распознавания эмоций лица обеспечивает точность от 75% до 80% [4]. Хотя обнаружение эмоций на основе голоса Алексы не сравнивается с распознаванием лиц, он сталкивается с аналогичными проблемами в достижении высокой точности.

будущие события

Amazon продолжает инвестировать в улучшение эмоционального интеллекта Alexa с помощью передовых методов обработки естественного языка и машинного обучения [7]. По мере развития этих технологий мы можем ожидать, что Алекса станет более искусной в понимании и реагировании на человеческие эмоции, что может привести к более персонализированным и сочувствующим взаимодействию с пользователями.