Лингвисты НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург создали уникальный «эмоциональный словарь» для обучения ИИ
Исследователи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Анастасия Колмогорова и Елизавета Куликова разработали
Обучаем GigaAM-Emo распознавать ещё больше эмоций
Модель распознавания эмоций в речи GigaAM-Emo умеет классифицировать 4 эмоции: angry, sad, neutral, positive. Для некоторых задач бывает недостаточно распознавать 4 класса и возникает необходимость расширения этого списка. В данной статье мы рассмотрим:существующие корпуса данных, предназначенных для распознавания эмоций;ключевые возможности разработанного пайплайна для дообучения GigaAM с использованием библиотек hydra и Pytorch Lightning;результаты экспериментов с различными архитектурами и функциями потерь.Демо можно попробовать
Эмпатичный ИИ: как трансформеры учатся распознавать эмоции в разговорах
В эпоху чат-ботов и голосовых помощников ИИ всё чаще становится собеседником человека. Но чтобы стать по-настоящему полезным в коммуникации, он должен не только понимать слова — но и улавливать эмоции, интонации, паузы и даже жесты. Именно это и пытается решить задача Emotion Recognition in Conversations (ERC).В недавней работе “A Transformer-Based Model With Self-Distillation for Multimodal Emotion Recognition in Conversations”
Учёные «Сбера» и НИУ ВШЭ научили искусственный интеллект точнее распознавать человеческие эмоции
Специалисты из Центра Практического Искусственного Интеллекта «Сбербанка» и ВШЭ представили систему для идентификации эмоций, которая анализирует мимику, голос и речь одновременно. Это позволяет точнее определять эмоциональное состояние по сравнению с инструментами, которые анализируют только мимику.
Учёные «Сбера» представили метод для легковесных моделей ИИ по распознаванию эмоций в сложных условиях
Учёные лаборатории искусственного интеллекта «Сбербанка» предложили новый подход для легковесных моделей искусственного интеллекта к распознаванию эмоций в реальных условиях. Результаты разработки показаны в работе Leveraging Lightweight Facial Models and Textual Modality in Audio‑visual Emotional Understanding in‑the‑Wild
