情感计算与智能信息处理-综述

信号获取
分析识别
情感理解
情感表达
图 1. 情感计算示意图 Fig. 1 .The diagram of affective computing
2 情感识别
利用有效的传感器来获取到各类情感信号以后， 下一步的任务就是将情感信号与情感机理 相应方面的内容对应起来,这里要对所获得的信号进行识别和建模。由于情感状态是一个隐 含在多个生理和行为特征之中的不可直接观测的量,不易建模,部分可采用诸如隐马尔可 夫模型、贝叶斯网络模式等数学模型。媒体实验室给出了一个隐马尔可夫模型,可根据人类 情感概率的变化推断得出相应的情感走向。 人类情感取自心情感动， 情感信号表现出较强的 多样性和复杂性。这主要包括非线性、时变性、信号反应延时和饱和效应、信噪比低等特
t t t E p1 E p 2 ... E pN E p 1 E
(1)
相对的情感能量分配方程：
t t t e p1 e p 2 ... e pN 1
0 e
t
pi
1, i 1, 2,..., N
(2)
人工情感系统先做起，逐步逼近人类情感，以致超越人类情感（猴子的乐观心怀，狮子的超 然境界，北极熊的洒脱性情）。人处在人类的情感世界里，而机器人应该处于机器人的情感 世界里，机器人的情感世界可以从简单到复杂，一步一步进化。这就是人工情感系统。由于 制造机器人的目的是为了人类沟通， 所以机器人的情感系统应该认知人类情感， 并且与人类 情感交互。 这是为什么我们要研究人类情感和为什么机器人要模拟人类情感的原因。 除此之 外完全可以单独设计一个与人类情感无关的人工情感系统， 在机器人社会中单独存在。 机器 人具有情感是产生机器人社会的基本条件，只有情感的机器人才能成为与人友善的 机器。才能使机器真正具有智能。
情感能量分布描述空间：
情感是人适应生存的心理工具；能激发心理活动和行为的动机，趋利避害；也是人际群 体生存通信交流的重要手段。情感科学是研究人类情感与外界环境（刺激）的响应关系，以 及这种响应对于人体健康和行为的影响。 机器人没有生物学意义上的健康问题， 因此机器人 情感学是研究机器人对于情感的识别、产生、表达、交流以及情感对于机器人行为的影响从
1 引言
情感计算是一个多学科交叉的崭新的研究领域,是建立和谐人机环境的基础之一。美国麻 省理工学院(MIT)的 Minsky 教授,在 1985 年的专著“The society of mind”中最早提出让计算 机具有情感能力。从此,赋予计算机情感能力并让计算机能够理解和表达情感的研究、探讨 引起了计算机界许多人士的兴趣。美国 MIT 媒体实验室 Picard 教授也于年出版的专著 “Affective computing”中指出“情感计算是指关于情感、情感产生以及影响情感的计算”, 它试图创建一种能感知、识别和理解人的情感,并对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的 计算机系统。 情感是人类对客观事物的体验， 是人类自身的生理表现， 在理性行为和决策中起重要作用。 纯客观的生物属性。心理认知研究表明，情感是由特定情景引起，具有产生、发展和消亡的 复杂过程，并由独特的主观体验、外部表现和生理唤醒三种成分构成，其中主观体验是指个
3 情感建模
情感建模的目的：根据心理学基础理论，对情感进行（数学）表达（建模），并进行计算 机表示。情绪心理学理论的多样性，导致人工情绪理论方法的不一致，以致于很难找到适用 于信息科学的人工情绪的统一理论方法， 如何建立一个统一的人工心理模型来表达情绪与认 知乃至与意识的关系，进而适于机器实现，这将是一个很大的挑战。Ekman 根据达尔文的理 论，提出存在 6 种基本情感：“愤怒”、“厌恶”、“恐惧”、“高兴”、“悲伤”和“惊 讶” ，基本情感直接影响情感分类，与生命体的基本特征息息相关，其他情感都可以由这 6 种基本情感构成，而且这 6 种情感在文化传统间的差异很小，因此，对这 6 种情感的研究 优于其它情感模型。
做出智能反映的计算系统。由于情感变化受很多因素影响，要实现具有情感的智能系统，首 先要建立一个合适的计算模型来描述情感，因而，情感建模就显得十分重要。由于情感的复 杂性， 心理学、 认知学和信息学等不同学科的研究者从不同的角度试图模拟情感的产生和变 化，试图构建拟人情感模型。目前主要情感建摸方法包括基于基本情感论的情感模型 [2]、 基于维度空间论的情感模型[3]、基于认知机制的情感模型[4,5]以及其他一些情感模型[6-8]。 例如， 北京科技大学王志良教授先后提出基于状态空间的情感模型和基于概率空间的 HMM 模型描述情绪变化过程[9]，用有限状态机的矩阵模型实现先天原始基本情绪和后天学习的 情绪行为[10]。厦门大学周昌乐在总结计算机情感模拟特点的基础上，提出以非线性动力学 模拟短时间情感的变化，并以范德波尔方程为原型构建情绪模型[11]。 Hirohide Ushida 等 人提出的情感模型是基于规则机制的模型 [12]，体现思维过程中情感和认知的交互作用。 Kshirsagar 等人[13] 提出了一种基于任务的模型， 用于对话虚拟人的心境、 个性、 情感仿真， 实现由文本输入到虚拟人情感动作的映射。虽然生理学、心理学、语言学、以及计算机科学 等不同学科对情感进行了不断研究， 但无法建立一个可靠、 能够用精确的数字表示情感的评 定系统。因此,为了更好地模拟人类情感，探索情感变化规律,本项目拟提出语音情感演化模 型,用以模拟人类情感状态随外界环境变化的过程,具有很好的理论和工程实践意义以及较广 泛的应用前景。通过挖掘情感与环境之间的关系,发现用户情感随环境演化的规律。研究成 果将应用于人机语音交互尤其是情感机器人中,可以弥补现有非情感交互方式的不足,使人机 交互更加自然和谐。图 1 给出了情感计算研究的过程。
情感计算与智能信息处理综述
摘要：情感计算是人工智能的一个分支。情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表 达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能。本文 分别从情感计算的研究历史、应用前景、研究内容和理论框架来阐述情感计算，以便使更多 的人了解情感计算。 关键字: 情感计算；情感识别；情感建模；情感推理
3.1 基于 HMM 的建模方法
将情感视为表征生命体心智状态的一种信息，认为情感信息是情绪过程产生的观察序列， 并假定这种情绪过程是一种马尔可夫过程。在情感模型的 Markov 链中，状态转移概率矩 A 中各元素的值由多种因素决定：与该个体的性格特征有关；与意识刺激的类型有关。情感模 型训练过程中要解决的问题是确定一个角色的心理模型参数， 再由该参数模型产生情感表现
征。 各类情感信号对于各种情感特征敏感度也不同。 情感信号分析与识别的目的是为正确选 择情感信号提供理论与实验依据,为情感的理解和表达提供可靠的原始数据。图 2 给出了多 情感识别的过程图
图 2 多情感识别图 Fig. 2 .The diagram of multi-emotion recognition
the Summary of Affective Computing and Intelligent Information Processing
Abstract: Affective computing is a branch of artificial intelligence. The aim of affective computing is to give computers to recognize, understand, adapt to people's emotional expression and the ability to establish harmonious human environment, and to have higher computer, full of intelligence. This paper explain affective computing through the study of history of affective computing ,applications in the future, research content and theoretical framework, so that more people understand the affective computing. Keywords: affective computing; emotion recognition; affective modeling; affection reasoning
体对不同情绪和情感状态的自我感受。感情是基于人的情感基础上的社会性表现，自尊，自 豪，嫉妒，仇恨，羞愧，同情，友爱，关怀等。情感是生理的，感情是社会的。感情是人类 交互时的情感表达， 因此是有文化解释的， 不同的文化对于感情的表达方式和理解方式也不 同。（狗和猫的交流）只有感情交流，没有情感交流。情感是基础，情感表达形成感情，感 情是场，情感通过感情交流而互相影响。类似于电路和电磁场的关系，两个不同的电路通过 电磁场可以从一个电路影响另一个电路。 情绪是一种不同于认知或意志的、 精神上的情感或 感情，是人对客观事物的态度和体验。具有情景性、暂时性和明显的外部表现，通常是在有 机体的天然生物需要是否获得满足的情况下产生， 如， 婴儿的哭、 笑等情绪多与食物、 温暖、 困倦等生理性相关。 情感与情绪既有联系又有区别， 情绪早于情感出现， 是情感发生的基础。 情感的产生伴随着情绪反应， 而情绪的变化受情感的控制。 情绪侧重于描述情感过程的外部 表现及可测量的方面，而情感则侧重于表明情绪过程的主观体验方面。 目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在逐步扩展和延 伸。 对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段， 它的研究将会大大促进拟人控制理论、 情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机 器和谐的社会环境做出贡献。 对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应用展现一种全 新的方向。情感计算是与情感相关，来源于情感或能够对情感施加影响的计算。情感计算包 括情感识别、情感表示、情感建模、情感交互等四个方面。中国人工智能学会人工心理与人 工情感专业委员会主任、 北京科技大学王志良教授提出了人工心理理论。 人工心理是利用信 息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）更全面地再一次人 工机器（计算机、模型算法等）模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪 与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。日本从 20 世纪 90 年代就开始了感性工学 (kansei engineering) 的研究。所谓感性工学，就是将感性与 工程结合起来，在感性科学的 基础上，通过分析人类的感性，把人的感性情感加入到商品设计和制造中去，它是一门从工 程学的角度实现给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学。人工心理学是一门交叉科 学，其理论根源来自脑科学、心理学、生理学、伦理学、神经科学、人类工学、感性工学、 语言学、美学、法律、信息科学、计算机科学、自动化科学、人工智能等，应用范围主要是 情感机器人的技术支持、拟人机械、人性化商品设计、感性市场开发、人工心理编程语言、 人工创造技术、人类情感评价计算机系统(虚拟技术)、人类心理数据库及数学模型、人际和 谐环境技术和人机和谐多通道接口等。 情感计算的研究重点在于建立一个能够感知、识别和理解人类情感，并能对用户的情感