情感识别与生成：面、语音与文本模态的综合综述
机器学习
2025-02-12 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
情感识别与生成近年来在人工智能研究中日益重要，在提升医疗保健、客户服务等领域的人机交互中发挥着关键作用。虽然已有多篇关于情感识别与生成的综述，但许多工作要么碎片化，要么仅限于特定方法，缺乏涵盖不同模态最新发展与趋势的综合概述。本文旨在为从事情感识别与生成研究的研究者提供全面综述。我们介绍了情感识别与生成在面部、声纹和文本模态上的基本原理。本工作将近期最先进的研究归纳为不同技术方法，阐述这些方法的理论基础与动机，帮助读者更清晰地理解其应用。此外，我们讨论了评估指标、比较分析以及当前局限性，揭示了该领域研究者面临的挑战。最后，我们提出未来研究方向以解决这些挑战，鼓励进一步探索开发稳健、有效且具有伦理责任感的情感识别与生成系统。
引用
@article{arxiv.2502.06803,
title = {Emotion Recognition and Generation: A Comprehensive Review of Face, Speech, and Text Modalities},
author = {Rebecca Mobbs and Dimitrios Makris and Vasileios Argyriou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.06803},
year = {2025}
}
备注
Submitted to ACM Computing Surveys