情感計算皮卡德著下載

⑴ 情感計算的「情感計算」成為新興研究領域

在較長一段時期內，情感一直位於認知科學研究者的視線以外。直到20世紀末期，情感作為認知過程重要組成部分的身份才得到了學術界的普遍認同。當代的認知科學家們把情感與知覺、學習、記憶、言語等經典認知過程相提並論，關於情感本身及情感與其他認知過程間相互作用的研究成為當代認知科學的研究熱點，情感計算（ affective computing ）也成為一個新興研究領域。
眾所周知，人隨時隨地都會有喜怒哀樂等情感的起伏變化。那麼在人與計算機交互過程中，計算機是否能夠體會人的喜怒哀樂，並見機行事呢？情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，並能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算系統，即賦予計算機像人一樣的觀察、理解和生成各種情感特徵的能力。
目前情感計算研究面臨的挑戰還很多，例如，情感信息的獲取與建模問題，情感識別與理解問題，情感表達問題，以及自然和諧的人性化和智能化的人機交互的實現問題。顯然，為解決上述問題，我們需要知道人是如何感知環境的，人會產生什麼樣的情感和意圖，人如何作出恰當的反應。而人類的情感交流是個非常復雜的過程，不僅受時間、地點、環境、人物對象和經歷的影響，而且有表情、語言、動作或身體的接觸。因此，在人和計算機的交互過程中，計算機需要捕捉關鍵信息，識別使用者的情感狀態，覺察人的情感變化，利用有效的線索選擇合適的使用者模型（依據使用者的操作方式、表情特點、態度喜好、認知風格、知識背景等構建的模型），並對使用者情感變化背後的意圖形成預期，進而激活相應的資料庫，及時主動地提供使用者需要的新信息。
情感計算研究的發展在很大程度上依賴於心理科學和認知科學對人的智能和情感研究取得新進展。心理學研究表明，情感是人與環境之間某種關系的維持或改變，當客觀事物或情境與人的需要和願望符合時會引起人積極肯定的情感，而不符合時則會引起人消極否定的情感。情感具有三種成分：主觀體驗（個體對不同情感狀態的自我感受）、外部表現（在情感狀態發生時身體各部分的動作量化形式，即表情）和生理喚醒（情感產生的生理反應）。從生物進化的角度我們可以把人的情緒分為基本情緒和復雜情緒。基本情緒是先天的，具有獨立的神經生理機制、內部體驗和外部表現，以及不同的適應功能。人有五種基本情緒，它們分別是當前目標取得進展時的快樂，自我保護的目標受到威脅時的焦慮，當前目標不能實現時的悲傷，當前目標受挫或遭遇阻礙時的憤怒，以及與味覺（味道）目標相違背的厭惡。而復雜情緒則是由基本情緒的不同組合派生出來的。
情感是一種內部的主觀體驗，但總是伴隨著某種表情。表情包括面部表情（面部肌肉變化所組成的模式），姿態表情（身體其他部分的表情動作）和語調表情（言語的聲調、節奏和速度等方面的變化）。這三種表情也被稱為體語，構成了人類的非言語交往方式。面部表情不僅是人們常用的較自然的表現情感的方式，也是人們鑒別情感的主要標志。通過使用特定的儀器，我們可以對面部的微小表情變化進行研究，甚至可以區分真笑和假笑：人在真笑時面頰上升，眼周圍的肌肉堆起，大腦左半球的電活動增加；而人在假笑時僅有嘴唇的肌肉活動，下顎下垂，大腦左半球的電活動不明顯。臉部運動編碼系統FACS通過不同編碼和運動單元的組合，可以在臉部形成復雜的表情變化，其成果已經被應用於人臉表情的自動識別與合成。
人的姿態即身體表情，一般伴隨著交互過程而發生變化，並表達著一些信息。
語調表情是通過語音的高低、強弱、抑揚頓挫來表達說話人的情感。在人際交往中，語音是人們最直接的交流通道。
在情感計算研究中還可以使用很多種生理指標，例如，皮質醇水平，心率，血壓，呼吸，皮膚電活動，掌汗，瞳孔直徑，事件相關電位，腦電EEG等。研究發現，驚反射可用作測量情感愉悅度的生理指標，而皮膚電反應可用作測量情感生理喚醒程度的生理指標。
很顯然，開展認知科學研究不僅僅是為了滿足人類智慧上的好奇心，更重要的是服務於人類，提高人類的生活質量。情感計算有廣泛的應用前景。計算機通過對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而可以幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，並有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們理解自己和他人的情感世界。計算機的情感化設計能幫助我們增加使用設備的安全性，使經驗人性化，使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化。
情感計算是一個高度綜合化的研究和技術領域。通過計算科學與心理科學、認知科學的結合，研究人與人交互、人與計算機交互過程中的情感特點，設計具有情感反饋的人與計算機的交互環境，將有可能實現人與計算機的情感交互。情感計算研究將不斷加深對人的情感狀態和機制的理解，並提高人與計算機界面的和諧性，即提高計算機感知情境，理解人的情感和意圖，作出適當反應的能力。

⑵ 情感計算的「情感計算」的基本內容

人們期盼著能擁有並使用更為人性化和智能化的計算機。在人機交互中，從人操作計算機，變為計算機輔助人；從人圍著計算機轉，變為計算機圍著人轉；計算機從認知型，變為直覺型。顯然，為實現這些轉變，人機交互中的計算機應具有情感能力。情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，並能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算系統。
情感被用來表示各種不同的內心體驗（如情緒、心境和偏好），情緒被用來表示非常短暫但強烈的內心體驗，而心境或狀態則被用來描述強度低但持久的內心體驗。情感是人與環境之間某種關系的維持或改變，當客觀事物或情境與人的需要和願望符合時會引起人積極肯定的情感，而不符合時則會引起人消極否定的情感。
情感具有三種成分：⑴主觀體驗，即個體對不同情感狀態的自我感受；⑵外部表現，即表情，在情感狀態發生時身體各部分的動作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉變化所組成的模式）、姿態表情（身體其他部分的表情動作）和語調表情（言語的聲調、節奏、速度等方面的變化）；⑶生理喚醒，即情感產生的生理反應，是一種生理的激活水平，具有不同的反應模式。
概括而言，情感的重要作用主要表現在四個方面：情感是人適應生存的心理工具，能激發心理活動和行為的動機，是心理活動的組織者，也是人際通信交流的重要手段。從生物進化的角度我們可以把人的情緒分為基本情緒和復雜情緒。基本情緒是先天的，具有獨立的神經生理機制、內部體驗和外部表現，以及不同的適應功能。人有五種基本情緒，它們分別是當前目標取得進展時的快樂，自我保護的目標受到威脅時的焦慮，當前目標不能實現時的悲傷，當前目標受挫或遭遇阻礙時的憤怒，以及與味覺（味道）目標相違背的厭惡。而復雜情緒則是由基本情緒的不同組合派生出來的。
情感測量包括對情感維度、表情和生理指標三種成分的測量。例如，我們要確定一個人的焦慮水平，可以使用問卷測量其主觀感受，通過記錄和分析面部肌肉活動測量其面部表情，並用血壓計測量血壓，對血液樣本進行化驗，檢測血液中腎上腺素水平等。
確定情感維度對情感測量有重要意義，因為只有確定了情感維度，才能對情感體驗做出較為准確的評估。情感維度具有兩極性，例如，情感的激動性可分為激動和平靜兩極，激動指的是一種強烈的、外顯的情感狀態，而平靜指的是一種平穩安靜的情感狀態。心理學的情感維度理論認為，幾個維度組成的空間包括了人類所有的情感。但是，情感究竟是二維，三維，還是四維，研究者們並未達成共識。情感的二維理論認為，情感有兩個重要維度：⑴愉悅度（也有人提出用趨近-逃避來代替愉悅度）；⑵激活度，即與情感狀態相聯系的機體能量的程度。研究發現，驚反射可用做測量愉悅度的生理指標，而皮膚電反應可用做測量喚醒度的生理指標。
在人機交互研究中已使用過很多種生理指標，例如，皮質醇水平、心率、血壓、呼吸、皮膚電活動、掌汗、瞳孔直徑、事件相關電位、腦電EEG等。生理指標的記錄需要特定的設備和技術，在進行測量時，研究者有時很難分離各種混淆因素對所記錄的生理指標的影響。情感計算研究的內容包括三維空間中動態情感信息的實時獲取與建模，基於多模態和動態時序特徵的情感識別與理解，及其信息融合的理論與方法，情感的自動生成理論及面向多模態的情感表達，以及基於生理和行為特徵的大規模動態情感數據資源庫的建立等。
歐洲和美國的各大信息技術實驗室正加緊進行情感計算系統的研究。劍橋大學、麻省理工學院、飛利浦公司等通過實施「環境智能」、「環境識別」、「智能家庭」等科研項目來開辟這一領域。例如，麻省理工學院媒體實驗室的情感計算小組研製的情感計算系統，通過記錄人面部表情的攝像機和連接在人身體上的生物感測器來收集數據，然後由一個「情感助理」來調節程序以識別人的情感。如果你對電視講座的一段內容表現出困惑，情感助理會重放該片段或者給予解釋。麻省理工學院「氧工程」的研究人員和比利時IMEC的一個工作小組認為，開發出一種整合各種應用技術的「瑞士軍刀」可能是提供移動情感計算服務的關鍵。而目前國內的情感計算研究重點在於，通過各種感測器獲取由人的情感所引起的生理及行為特徵信號，建立「情感模型」，從而創建個人情感計算系統。研究內容主要包括臉部表情處理、情感計算建模方法、情感語音處理、姿態處理、情感分析、自然人機界面、情感機器人等。
情境化是人機交互研究中的新熱點。自然和諧的智能化的人機界面的溝通能力特徵包括：⑴自然溝通：能看，能聽，能說，能觸摸；⑵主動溝通：有預期，會提問，並及時調整；⑶有效溝通：對情境的變化敏感，理解用戶的情緒和意圖，對不同用戶、不同環境、不同任務給予不同反饋和支持。而實現這些特徵在很大程度上依賴於心理科學和認知科學對人的智能和情感研究所取得的新進展。我們需要知道人是如何感知環境的，人會產生什麼樣的情感和意圖，人如何做出恰當的反應，從而幫助計算機正確感知環境，理解用戶的情感和意圖，並做出合適反應。因此，人機界面的「智能」不僅應有高的認知智力，也應有高的情緒智力，從而有效地解決人機交互中的情境感知問題、情感與意圖的產生與理解問題，以及反應應對問題。
顯然，情感交流是一個復雜的過程，不僅受時間、地點、環境、人物對象和經歷的影響，而且有表情、語言、動作或身體的接觸。在人機交互中，計算機需要捕捉關鍵信息，覺察人的情感變化，形成預期，進行調整，並做出反應。例如，通過對不同類型的用戶建模（例如，操作方式、表情特點、態度喜好、認知風格、知識背景等），以識別用戶的情感狀態，利用有效的線索選擇合適的用戶模型（例如，根據可能的用戶模型主動提供相應有效信息的預期），並以適合當前類型用戶的方式呈現信息（例如，呈現方式、操作方式、與知識背景有關的決策支持等）;在對當前的操作做出即時反饋的同時，還要對情感變化背後的意圖形成新的預期，並激活相應的資料庫，及時主動地提供用戶需要的新信息。
情感計算是一個高度綜合化的技術領域。通過計算科學與心理科學、認知科學的結合，研究人與人交互、人與計算機交互過程中的情感特點，設計具有情感反饋的人機交互環境，將有可能實現人與計算機的情感交互。迄今為止，有關研究已在人臉表情、姿態分析、語音的情感識別和表達方面取得了一定的進展。
目前情感計算研究面臨的挑戰仍是多方面的：⑴情感信息的獲取與建模，例如，細致和准確的情感信息獲取、描述及參數化建模，海量的情感數據資源庫，多特徵融合的情感計算理論模型；⑵情感識別與理解，例如，多模態的情感識別和理解；⑶情感表達，例如，多模態的情感表達（圖像、語音、生理特徵等），自然場景對生理和行為特徵的影響；⑷自然和諧的人性化和智能化的人機交互的實現，例如，情感計算系統需要將大量廣泛分布的數據整合，然後再以個性化的方式呈現給每個用戶。
情感計算有廣泛的應用前景。計算機通過對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，並有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們理解自己和他人的情感世界。計算機的情感化設計能幫助我們增加使用設備的安全性，使經驗人性化，使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化。在信息檢索中，通過情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息檢索的精度和效率。
展望現代科技的潛力，我們預期在未來的世界中將可能會充滿運作良好、操作容易、甚至具有情感特點的計算機。

⑶ 機器人的感情從何而來這篇文章運用了怎樣的說明順序

日本軟銀公司開發的全球首款可以與人交流的情感機器人「佩珀」近期在網上開售，售價19.8萬日元（約合1.1萬元人民幣），首批1000台一分鍾內即告售罄。像人一樣擁有豐富情感的機器人，受到了人們的熱烈追捧。
情感是指對外界刺激做出的肯定或否定的心理反應，比如說喜歡、憤怒、悲傷、恐懼等。一般來說，人類的情感很難用指標去量化，情感機器人則恰恰相反。把一堆冷冰冰的零部件組裝起來，把看不見摸不著的「情感」，量化成機器可理解、可表達的數據產物，機器人的「情感」即由此而來。
上個世紀末，美國麻省理工學院教授羅莎琳德·皮卡德提出了「情感計算」概念，先從生理學角度，檢測人體的各種心理參數，如心跳、脈搏、腦電波等，據此計算人的情感狀態；再從心理學角度，通過各種感測器接收並處理環境信息，並據此計算機器人所處的情感狀態。
與人類間的情感交流過程類似，情感機器人的運作過程包括情感信息的獲取、識別分析和情感的表達。首先，機器人需通過視覺系統、聽覺系統和各類感測器等來獲取外界信息。與一般智能機器人不同的是，情感機器人會更有目的地獲取與情感相關的有效信息，如人臉的表情和動作，語音的高低、強弱等。情感信息的識別與分析是這個過程的重頭戲。生活中，臉部表情是人們常用的較自然的情感表達方式，比如，眉頭緊皺可能表示憤怒等。20世紀70年代，美國心理學家保羅·艾克曼提出了臉部情感的表達方法，即臉部運動編碼系統FACS，通過不同編碼和運動單元的組合，可以讓機器人自動識別與合成復雜的表情變化，如幸福、憤怒、悲傷等表情。類似的還有動作分析模型和聲學模型。
除了情感分析模型外，還需要建立知識庫，讓機器人「掌握」人們熟知的常識和慣用表達，比如「買買買」這類潮流用語。這樣，機器人跟人類的交互體驗將更加流暢有趣。通過情感識別與分析的反過程，即給定一種情感狀態，再通過語音合成、面部表情合成和動作合成後，一個相對完美的情感機器人就呈現在你的面前。
情感機器人的互動和陪伴功能使其具有廣泛的潛在商業價值，有望在醫療、公共服務、研究和智能家庭等方面大有作為。新推出的「佩珀」企業版，雀巢公司用它來推銷咖啡機，日本瑞穗銀行讓它擔任銀行櫃員的職位，今年它還將在山田電機賣場里賣電器……跟「佩珀」類似的，還有工作型機器人Nao、家庭管家式機器人「吉波」等。
人類情感的美妙之處在於它的不可知性，而情感機器人目前還只是人類編寫出來的一個程序。從這個意義上來說，情感機器人將促使我們更了解自己的情感，在未來真正地成為人類生活和工作的好幫手。

⑷ 情感計算的《情感計算》目錄

緒論
第一部分 情感計算預想
第一章 情感是身體的和可認知的
1.1 身體的和認知的
1.2 情感的身體方面：情感調整
1.3 情感的認知方面
1.4 情感誘導
1.5 小結
第二章 情感計算機
2.1 情感的發展
2.2 能表達情感的計算機
2.3 「有」情感的計算機
2.4 情感智能系統
2.5 關於模仿和復制的說明
2.6 小結
第三章 情感計算的應用
3.1 情感鏡子
3.2 超越情感
3.3 文語轉換
3.4 協助孤獨症者
3.5 用戶反饋
3.6 勇氣要素
3.7 學習中的情感
3.8 「沒有痛苦，就沒有收獲」
3.9 教室晴雨表
3.10 虛擬場景中的情感
3.11 音樂：聽你所喜歡的
3.12 「快進到感興趣部分」
3.13 知道你偏愛的智能體
3.14 學會什麼時候去打斷
3.15 閑聊
3.16 動畫智能體的表情
3.17 觀眾表現
3.18 電影/視頻
3.19 情感玩具
3.20 小結
第四章 潛在的憂慮
4.1 介面方面的期待
4.2 幼稚的開端
4.3 人類的隱私
4.4 計算機的情感行為
4.5 小結
第二部分 構造情感計算
第五章 情感信號與系統
5.1 情感系統建模
5.2 情感和情緒的信號表示
5.3 生理信號
5.4 小結
第六章 情感的識別與表達
6.1 情感模式特徵表示的關鍵問題
6.2 情感建模
6.3 小結
第七章 情感合成
第八章 情感可穿戴計算機
總結
參考文獻

⑸ 情感計算的介紹

情感計算的概念是在1997年由MIT媒體實驗室Picard教授提出，她指出情感計算是與情感相關，來源於情感或能夠對情感施加影響的計算。中國科學院自動化研究所的胡包剛等人也通過自己的研究，提出了對情感計算的定義：「情感計算的目的是通過賦予計算機識別、理解、表達和適應人的情感的能力來建立和諧人機環境，並使計算機具有更高的、全面的智能」。

⑹ 正在做情感分析，誰給推薦些不錯的中文情感計算資源

......沒有計算過。

⑺ 情感計算的情感計算的客觀本質

情感屬於主觀意識的范疇，情感的表現形式具有高度的主觀隨意性、變化隨機性、特徵模糊性和個體差異性，僅僅從情感的表現形式上來分析情感在識別、理解、表達過程中的客觀規律性，是根本無法實現的夢想。只有跳出主觀意識的范圍，到客觀存在的范圍去探索，才能真正找到情感在識別、理解、表達過程中的客觀規律性。
辯證唯物主義認為，任何形式的主觀意識都是對某一客觀存在的反映，情感是人對於事物價值關系的一種主觀反映，即情感所對應的客觀存在就是事物的價值關系。顯然，價值屬於客觀存在的范疇，一般來說，事物的價值關系具有高度的客觀現實性、變化必然性、特徵確定性和個體共性。只有透過情感表現形式的神秘面紗，才能真正科學地、全面地、准確地和深刻地發現情感所代表的價值關系在識別、理解和表達過程中的客觀規律性。 人在進行生產活動和社會交往過程中，為了更好地進行分工合作，就必須及時地、准確地了解彼此之間的價值關系，主要包括三方面的內容：對方所處的價值關系（能力、職業、身體狀況、社會地位等）；對方對於同一事物的態度（贊成、反對、中立等）；對方對於自己及相關事物的態度（喜歡、討厭）；等等。
總之，情感表達的客觀本質就是人為了向他人展現自身的價值關系，情感識別的客觀本質或客觀動機就是人為了了解和掌握對方的價值關系，因此真正科學的、全面的、准確的和深刻的情感計算必須建立在價值計算的基礎之上，「情感計算」的客觀本質就是「價值計算」。

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⑽ 情感計算的人機交互中的「情感計算」

傳統的人機交互，主要通過鍵盤、滑鼠、屏幕等方式進行，只追求便利和准確，無法理解和適應人的情緒或心境。而如果缺乏這種情感理解和表達能力，就很難指望計算機具有類似人一樣的智能，也很難期望人機交互做到真正的和諧與自然。由於人類之間的溝通與交流是自然而富有感情的，因此，在人機交互的過程中，人們也很自然地期望計算機具有情感能力。情感計算（Affective Computting）就是要賦予計算機類似於人一樣的觀察、理解和生成各種情感特徵的能力，最終使計算機像人一樣能進行自然、親切和生動的交互。 有關人類情感的深入研究，早在19世紀末就進行了。然而，除了科幻小說當中，過去極少有人將「感情」和無生命的機器聯系在一起。只有到了現代，隨著數字信息技術的發展，人們才開始設想讓機器（計算機）也具備「感情」。從感知信號中提取情感特徵，分析人的情感與各種感知信號的關聯，是國際上近幾年剛剛興起的研究方向（圖1）。
人的情緒與心境狀態的變化總是伴隨著某些生理特徵或行為特徵的起伏，它受到所處環境、文化背景、人的個性等一系列因素的影響。要讓機器處理情感，我們首先必須探討人與人之間的交互過程。那麼人是如何表達情感，又如何精確地覺察到它們的呢？人們通過一系列的面部表情、肢體動作和語音來表達情感，又通過視覺、聽覺、觸覺來感知情感的變化。視覺察覺則主要通過面部表情、姿態來進行；語音、音樂則是主要的聽覺途徑；觸覺則包括對愛撫、沖擊、汗液分泌、心跳等現象的處理。
情感計算研究的重點就在於通過各種感測器獲取由人的情感所引起的生理及行為特徵信號，建立「情感模型」，從而創建感知、識別和理解人類情感的能力，並能針對用戶的情感做出智能、靈敏、友好反應的個人計算系統，縮短人機之間的距離，營造真正和諧的人機環境（圖2）。 在生活中，人們很難保持一種僵硬的臉部表情，通過臉部表情來體現情感是人們常用的較自然的表現方式，其情感表現區域主要包括嘴、臉頰、眼睛、眉毛和前額等。人在表達情感時，只稍許改變一下面部的局部特徵（譬如皺一下眉毛），便能反映一種心態。在1972年，著名的學者Ekman提出了臉部情感的表達方法（臉部運動編碼系統FACS）。通過不同編碼和運動單元的組合，即可以在臉部形成復雜的表情變化，譬如幸福、憤怒、悲傷等。該成果已經被大多數研究人員所接受，並被應用在人臉表情的自動識別與合成（圖3）。
隨著計算機技術的飛速發展，為了滿足通信的需要，人們進一步將人臉識別和合成的工作融入到通信編碼中。最典型的便是MPEG4 V2視覺標准，其中定義了3個重要的參數集：人臉定義參數、人臉內插變換和人臉動畫參數。表情參數中具體數值的大小代表人激動的程度，可以組合多種表情以模擬混合表情。
在目前的人臉表情處理技術中，多側重於對三維圖像的更加細致的描述和建模。通常採用復雜的紋理和較細致的圖形變換演算法，達到生動的情感表達效果。在此基礎上，不同的演算法形成了不同水平的應用系統（圖4，圖5） 人的姿態一般伴隨著交互過程而發生變化，它們表達著一些信息。例如手勢的加強通常反映一種強調的心態，身體某一部位不停地擺動，則通常具有情緒緊張的傾向。相對於語音和人臉表情變化來說，姿態變化的規律性較難獲取，但由於人的姿態變化會使表述更加生動，因而人們依然對其表示了強烈的關注。
科學家針對肢體運動，專門設計了一系列運動和身體信息捕獲設備，例如運動捕獲儀、數據手套、智能座椅等。國外一些著名的大學和跨國公司，例如麻省理工學院、IBM等則在這些設備的基礎上構築了智能空間。同時也有人將智能座椅應用於汽車的駕座上，用於動態監測駕駛人員的情緒狀態，並提出適時警告。義大利的一些科學家還通過一系列的姿態分析，對辦公室的工作人員進行情感自動分析，設計出更舒適的辦公環境。 在人類的交互過程中，語音是人們最直接的交流通道，人們通過語音能夠明顯地感受到對方的情緒變化，例如通過特殊的語氣詞、語調發生變化等等。在人們通電話時，雖然彼此看不到，但能從語氣中感覺到對方的情緒變化。例如同樣一句話「你真行」，在運用不同語氣時，可以使之成為一句贊賞的話，也可以使之成為諷刺或妒忌的話。
目前，國際上對情感語音的研究主要側重於情感的聲學特徵的分析這一方面。一般來說，語音中的情感特徵往往通過語音韻律的變化表現出來。例如，當一個人發怒的時候，講話的速率會變快，音量會變大，音調會變高等，同時一些音素特徵（共振峰、聲道截面函數等）也能反映情感的變化。中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室的專家們針對語言中的焦點現象，首先提出了情感焦點生成模型。這為語音合成中情感狀態的自動預測提供了依據，結合高質量的聲學模型，使得情感語音合成和識別率先達到了實際應用水平。 雖然人臉、姿態和語音等均能獨立地表示一定的情感，但人在相互交流的過程中卻總是通過上面信息的綜合表現來進行的。所以，惟有實現多通道的人機界面，才是人與計算機最為自然的交互方式，它集自然語言、語音、手語、人臉、唇讀、頭勢、體勢等多種交流通道為一體，並對這些通道信息進行編碼、壓縮、集成和融合，集中處理圖像、音頻、視頻、文本等多媒體信息。
目前，多模態技術本身也正在成為人機交互的研究熱點，而情感計算融合多模態處理技術，則可以實現情感的多特徵融合，能夠有力地提高情感計算的研究深度，並促使出現高質量、更和諧的人機交互系統。
在多模態情感計算研究中，一個很重要的研究分支就是情感機器人和情感虛擬人的研究。美國麻省理工學院、日本東京科技大學、美國卡內基·梅隆大學均在此領域做出了較好的演示系統。目前中科院自動化所模式識別國家重點實驗室已將情感處理融入到了他們已有的語音和人臉的多模態交互平台中，使其結合情感語音合成、人臉建模、視位模型等一系列前沿技術，構築了栩栩如生的情感虛擬頭像，並正在積極轉向嵌入式平台和游戲平台等實際應用（圖6）。 情感狀態的識別和理解，則是賦予計算機理解情感並做出恰如其分反應的關鍵步驟。這個步驟通常包括從人的情感信息中提取用於識別的特徵，例如從一張笑臉中辨別出眉毛等，接著讓計算機學習這些特徵以便日後能夠准確地識別其情感。
為了使計算機更好地完成情感識別任務，科學家已經對人類的情感狀態進行了合理而清晰的分類，提出了幾類基本情感。目前，在情感識別和理解的方法上運用了模式識別、人工智慧、語音和圖像技術的大量研究成果。例如：在情感語音的聲學分析的基礎上，運用線性統計方法和神經網路模型，實現了基於語音的情感識別原型；通過對面部運動區域進行編碼，採用HMM等不同模型，建立了面部情感特徵的識別方法；通過對人姿態和運動的分析，探索肢體運動的情感類別等等。
不過，受到情感信息的捕獲技術的影響，並缺乏大規模的情感數據資源，有關多特徵融合的情感理解模型的研究還有待深入。隨著未來的技術進展，還將提出更有效的機器學習機制。 情感計算與智能交互技術試圖在人和計算機之間建立精確的自然交互方式，將會是計算技術向人類社會全面滲透的重要手段。未來隨著技術的不斷突破，情感計算的應用勢在必行，其對未來日常生活的影響將是方方面面的，目前我們可以預見的有：
情感計算將有效地改變過去計算機呆板的交互服務，提高人機交互的親切性和准確性。一個擁有情感能力的計算機，能夠對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，並有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們便於理解自己和他人的情感世界。
它還能幫助我們增加使用設備的安全性（例如當採用此類技術的系統探測到司機精力不集中時可以及時改變車的狀態和反應）、使經驗人性化、使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化，並從我們身上收集反饋信息。例如，一個研究項目在汽車中用電腦來測量駕車者感受到的壓力水平，以幫助解決所謂駕駛者的「道路狂暴症」問題。
情感計算和相關研究還能夠給涉及電子商務領域的企業帶來實惠。已經有研究顯示，不同的圖像可以喚起人類不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和槍的圖片能引起恐懼，而有大量美元現金和金塊的圖片則可以使人產生非常強烈的積極反應。如果購物網站和股票交易網站在設計時研究和考慮這些因素的意義，將對客流量的上升產生非常積極的影響。
在信息家電和智能儀器中，增加自動感知人們的情緒狀態的功能，可以提供更好的服務。
在信息檢索應用中，通過情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息檢索的精度和效率。
在遠程教育平台中，情感計算技術的應用能增加教學效果。
利用多模式的情感交互技術，可以構築更貼近人們生活的智能空間或虛擬場景等等。
情感計算還能應用在機器人、智能玩具、游戲等相關產業中，以構築更加擬人化的風格和更加逼真的場景。 由於缺乏較大規模的情感數據資源，情感計算的發展受到一定的限制，而且多局限在語音、身體語言等具體而零散的研究領域，僅僅依靠這些還難以准確地推斷和生成一個人的情感狀態，並進行有效的情感交互。目前，科學家們正在積極地探索多特徵融合的情感計算理論模型。很多人認為，今後幾年情感計算將在這些方面需要取得突破：
更加細致和准確的情感信息獲取、描述及參數化建模。
多模態的情感識別、理解和表達（圖像、語音、生理特徵等）。
自然場景對生理和行為特徵的影響。
更加適用的機器學習演算法。
海量的情感數據資源庫。 不久前，為了推動我國在這一領域的研究，探討情感計算和智能交互技術的發展動態與趨勢，促進我國科研人員在此領域的交流與合作，中國科學院自動化研究所、中國自動化學會、中國計算機學會、中國圖象圖形學會、中國中文信息學會、國家自然科學基金委員會和國家863計劃計算機軟硬體技術主題作為主辦單位，在北京主辦了第一屆中國情感計算與智能交互學術會議。
事實證明，情感計算的概念盡管誕生不久，但已受到學術界和產業界的高度重視，相關領域的研究和應用正方興未艾，國家自然科學基金委也將其列入重點項目的指南中。值得注意的是，近幾年來，與情感計算有密切關系的普適計算和可穿戴式計算機的研究也已獲得了蓬勃發展，並同樣得到了國家的大力支持。這為情感信息的實時獲取提供了極大的便利條件，也為情感計算在國內的發展提供了更好的發展平台。