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1. 机器学习 (ML)： 机器学习算法在人类情绪表达的大型数据集上进行训练，以识别模式并预测情绪状态。这些算法随着时间的推移而改进，随着接触更多数据而变得更加准确。

2. 自然語言處理（NLP）：NLP 使情緒人工智慧系統能夠理解並解釋人類語言。透過分析文字和語音，NLP 演算法可以偵測詞語選擇、句子結構和語氣中的情緒線索。

3. 電腦視覺：此技術分析視覺輸入，例如臉部表情和肢體語言，以確定情緒狀態。臉部辨識和情緒檢測軟體等技術對於情緒人工智慧至關重要。

4.生理訊號處理：感測器可以測量心率、皮膚電 2024 年更新的手机号码数据 導和大腦活動等生理訊號來推斷情緒。這些數據提供了額外的背景信息，增強了人工智慧準確評估情緒狀態的能力。



AI與情感融合
將人工智慧與情感結合，使機器能夠理解和回應人類的感受，促進更深層次的聯繫並增強用戶體驗，從而徹底改變人機互動。

1.資料收集：情緒AI系統從各種來源收集數據，包括文字、語音、臉部表情和生理訊號。這些數據對於訓練人工智慧識別和解釋情緒至關重要。

2. 情緒偵測：人工智慧使用機器學習模型來分析收集的資料並偵測情緒狀態。這個過程涉及識別與快樂、悲傷、憤怒或驚訝等情緒相對應的模式。