#情感识别

FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具，支持Python 3.6及以上版本，依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情，输出JSON格式数据，支持MTCNN和Haar Cascade分类器，使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口，可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别，适用于多种应用场景。

该项目提供详尽的深度学习教程，包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程，并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace，适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源，从基础到实战。

HowToReply.AI利用人工智能技术，为用户提供智能化的消息回复解决方案。通过分析场景、关系和语气，生成恰当的回复内容。支持多种情感色彩定制，包括幽默、严肃和中立等，并可添加表情符号。该工具致力于优化各类社交场合的沟通体验，提升对话效率和质量。无论日常聊天还是重要对话，均能提供智能、得体的回复建议。

GPT 4o是OpenAI推出的新一代AI模型，提供实时文本、视觉和音频交互功能。它具备GPT-4级别的智能，支持增强情感识别，处理速度更快。GPT 4o的多模态能力可无缝处理各类输入，创造自然高效的人机交互体验。该技术将在教育、工作和日常生活中广泛应用，推动AI普及。免费用户也可体验高级AI功能，体现了AI技术的普惠性。

VERN AI是一种先进的情感识别和预测系统，为对话AI提供实时情感分析功能。系统可精确识别愤怒、恐惧、喜爱和悲伤等情绪，并以0-100的强度评分表示，大幅超越常规情感分析工具的表现。VERN AI集成简便，支持API调用和本地部署，广泛应用于客户服务、营销分析和社交监听等领域，助力企业深入理解用户情绪，提高互动质量。

Imentiv AI提供面部情绪识别软件，分析视频中演员的情绪表现，为内容创作者提供情感洞察。该工具有助于理解内容的情感影响，优化视频作品的吸引力。Imentiv AI还支持图像、音频和文本的情绪识别，以及LinkedIn档案分析，满足多样化的情感分析需求。

本文整理了对话情感识别(ERC)领域的全面论文阅读列表,包括上下文情感分析、讽刺识别和对话行为分类等相关研究。列表涵盖ERC的概述文章、数据集、最新方法及相关任务,为研究人员提供了丰富的参考资源。内容持续更新,欢迎补充相关论文。

L-SVD数据集包含20,000多个短视频片段，涵盖8种人类情绪，为情感识别研究提供重要资源。该数据集特点包括精确的情感标注、统一的视频质量和全球社区参与。L-SVD致力于推动认知科学、心理学、计算机科学和医学等领域的研究，为情感AI、机器学习和深度学习的发展奠定基础。

这个项目展示了T5模型在情感识别中的应用，通过一个高质量的情感数据集进行分类。经过精细调优，T5模型能够识别六种情感：悲伤、快乐、爱、愤怒、恐惧和惊讶，精确度和召回率都非常优秀。该模型可用于情感分析任务，准确率高达93%，展现了自然语言处理领域的先进技术。

twitter-roberta-base-emotion是一个基于RoBERTa架构的情绪识别模型，经过5800万条推特数据训练。模型可识别喜悦、乐观、愤怒和悲伤等情绪类型，并通过TweetEval基准进行了微调。支持Python接口调用，适用于文本情感分析任务。

wav2vec2-base-superb-er是一个针对SUPERB情感识别任务优化的语音情感识别模型。该模型可从16kHz采样的语音中提取声学特征，识别说话者的情感状态。经IEMOCAP数据集训练后，模型能识别4种主要情感类别，测试集识别准确率为62.58%。模型提供pipeline接口和直接调用方式，便于快速部署语音情感分析应用。

本项目应用XLS-R Wav2Vec2模型进行俄语语音的情感识别，准确率为72%。通过多种情感分类标签，模型可识别愤怒、厌恶、兴奋、恐惧、快乐、中立及悲伤等情感。项目采用MIT许可证，使用Russian Emotional Speech Dialogs数据集，适合对情感识别技术有深入理解和应用需要的用户。

HeBERT是一个基于Google BERT架构的希伯来语模型，通过希伯来语OSCAR、维基百科以及情感用户生成内容数据集进行训练。它能够识别希伯来语文本中的人名、组织和地理位置等命名实体，并在测试中表现出色。此外，HeBERT还支持情感识别和情绪分析，研究人员和开发者可以在Huggingface平台上访问此模型。该工具适合需要进行深入希伯来语文本分析的用户。

项目采用TencentGameMate/chinese-hubert-base模型，在CASIA数据集上进行训练，实现情感识别。CASIA数据集包括6种情感的1200个样本，优化了训练参数，如AdamW优化器和Step_LR学习率调度。模型在测试集上的准确率为97.2%，适用于多种情感分析应用场景。