项目介绍：
1、项目背景：情感识别研究是指通过对人类情感外在表现特征例如人脸表情、语音、身体姿态等以及内在特征例如心电信号、肌电信号等进行分析处理，使计算机具备和人类一样对情感的感知能力，并且能够高效处理人类情感信息以及更进一步地理解和表达人情感状态。其中语音信息和表情信息被认为是人类情感的两个主要指标。然而在人类交流过程中，情感是多种信息综合表达的结果，单一模态的情感识别因为自身的局限性很难满足现实的需求，语音情感容易受到噪声的干扰，表情识别容易遭到光线或角度的影响，达不到理想的识别效果。在真正人机交互中，语音信息和表情信息是同时出现的，当单一模态的识别受到干扰或不具备有效性时，可以通过融合同步出现的另一模态的特征的方式来提高整体的识别性能。本项目系统基于人脸表情的情感识别、语音信号情感特征分析、提取语音情感特征方法、人脸表情与语音情感识别模型，语音情感识别算法的研究，运用统一模型将不同类型的多模态数据关联起来，及与各种先进的硬件设备相结合使用，实现系统情感识别不受语言、年龄、种族、性别的限制；分析操作简单、采样方式灵活；支持实时和事后分析，能科学锁定排查范围；全面解析所有存在的情感，分析出情绪变化细节；实现全自动化计算机分析，无需人为干预等特点。其可在刑事安全、服务业、远程教育、人机智能交互、医学应用等领域应用，对实际语音信号进行侦查、执法、作证、工作质量考核等进行全自动操作分析，提高识别率。项目的成功开发不仅对推动语音识别系统技术的发展具有重要意义，还将对刑事安全、服务、远程教育、人机智能交互、医学应用等各个领域带来极大的便利。2、项目创新点：1）系统基于人脸面部表情和语音情感识别模型，采用情感识别算法，准确度高； 2）系统应用不受语言、年龄、种族、性别的限制；3）系统分析设备操作简单、采样方式灵活；4）系统在被分析人不知情的情况下能完成对表情和声音的采集与分析，被分析人不会产生抵触情绪；5）系统支持实时和事后分析，能科学锁定排查范围；6）系统可全面解析所有存在的情感，分析出情绪变化细节；7）系统实现全自动化计算机分析，无需人为干预；8）系统识别方法的识别率达到了72.52%，其情感识别率较高的。且是一种快速的识别方法，在学习得到表情和语音特征的模糊规则之后，对于未知情感状态的语音判别时间短。3、市场需求：目前智能语音和面部识别都已逐渐在各领域得到应用。但是从目前全球智能语音市场和面部识别市场占比来看，中国公司占比都较低，中国有世界第一的人口，经济规模世界第二，各行各业对两者的需求是巨大的，随着技术发展和安全性要求的提高，现有的单一语音/人脸识别系统已经不能满足市场的需求，此外，随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像头数量大规模增长，使得面部识别和语音识别在数据采集上的阻碍大大减小，提升了面部识别和语音识别的质量与应用领域。可以预计，伴随着互联网、智能家居市场以及汽车市场的高速扩张，随着科技、制造等公司布局深入，项目应用产业规模将逬一步扩大，有望迎来爆发式增长。因此，项目平台市场前景巨大。4、经济效益：新增销售收入1700万元。