EGI：用于提升 Scrum Master 实时自我意识的多模态情感 AI 框架
人工智能
2026-05-19 v1 软件工程
摘要
尽管越来越多的研究聚焦于敏捷团队成员的情感福祉，但针对 Scrum Master 和组织者的情感监控研究仍存在显著空白，其对团队动态的影响至关重要。本文提出一种新型应用，集成四个精心选选且被推荐的 AI 模型，以监控这些关键角色不经意表达的情感。通过以下方式实现：使用语音识别模型进行实时转录；对语调进行阈值化处理以检测语音韵律中的情感线索；应用情感词汇匹配识别 spoken content 中的情感；并提供包含情感关键词的情境感知建议。该系统在模拟会议环境下的 ASR 字词错误率（WER）为 10%。我们的评估显示，实时反馈显著提高了模拟敏捷会议中的情感意识，为 Scrum Master 和组织者提供实时且实用的建议，帮助他们快速识别和最小化负面情感表达，促进更积极和有效的团队互动。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.17684,
title = {EGI: A Multimodal Emotional AI Framework for Enhancing Scrum Master Real-time Self-Awareness},
author = {Jingni Huang and Peter Bloodsworth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.17684},
year = {2026}
}