做情绪识别,有必要用LLM吗?

情绪识别在各种对话场景中具有广泛的应用价值。例如,在社交媒体中,可以通过对评论进行情感分析来了解用户的情绪态度;在人工客服中,可以对客户的情绪进行分析,以更好地满足其需求。

此外,情绪识别还可以应用于聊天机器人,通过实时分析用户的情绪状态,生成基于用户情感的回复,从而提供更加个性化的交互体验。对话情感识别(Emotion Recognition in Conversation)是一个分类任务,旨在识别出一段对话序列里面每句话的情感标签。

图1给出了一个简单的示例.对话中的话语情绪识别并不简单等同于单个句子的情绪识别,需要综合考虑对话中的背景、上下文、说话人等信息。

图片图1.对话情绪识别示例

长期以来,由于ERC任务强依赖于上下文的理解,基于Roberta的方法即便是在2023年也有接近SOTA的性能,基于Prompt的模型微调方法虽然有但不是主流,在测试集上表现总不如传统方法粗暴有用.所以对话情感识别任务领域一直呈现单句话语特征微调和人物交互细致建模两方面的割裂发展。单句话语特征微调致力于在Glove和RoBERTa的模型上微调并抽取出单句的话语特征,而人物交互细致建模则更加注重于如何去设计话语间,人物间的相互影响来实现精准的情绪识别。

ChatGPT问世以后,几乎所有的NLP任务都在往LLM范式迁移,但ERC任务始终没有进展,一方面研究者们并没有找到好的Instruction框架来激发模型的能力,另外一方面一些用LLM做ERC的浅尝辄止尝试而得到的较差的结果让人们普遍觉得用十亿级别的语言模型来得到一个比小模型差的多的结果实在是大炮打蚊子——小题大作。

在这里插入图片描述
表1: ChatGPT在ERC任务的性能测试

我们近期的研究则较好地解决了上述两个问题,并且在三个经典榜单上都取得了较大的提升,今天有幸与大家分享我们的方案以及思考。

图片

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.11911
Code: https://github.com/LIN-SHANG/InstructERC

InstructERC:以生成式视角重构ERC任务

图片图2: ERC模型范式变迁

图片图3: RoBERTa-base和Decoder-base支持下游任务的区别

由于预训练方式从Encoder到Decoder的变迁,以Prompt-tuning为代表的技术核心思想为改造下游任务形式,使之符合语言模型的训练范式以便更好的激发语言模型在下游任务上的表现能力,很多NLP任务都被统一为了Seq2Seq的结构,以生成式的方式来解决。

不破不立,对于ERC这种传统判别式任务,InstructERC率先用纯生成式的框架来重构ERC任务,具体结构如下:

<think>我们正在开发一个基于摄像头的人脸情绪识别AI交互系统。这个系统需要实现两个主要功能:1)通过摄像头实时检测人脸并识别情绪;2)根据识别到的情绪与用户进行AI对话交互。参考引用内容,我们可以从以下几个方面构建系统:1.人脸检测与情绪识别:使用OpenCV进行人脸检测,使用深度学习模型(如CNN)进行情绪分类。引用[4]中提到使用CNN算法,并采用FER数据集,分类7种情绪(生气、厌恶、恐惧、快乐、伤心、惊讶、中性)。2.摄像头实时视频流处理:引用[2]中提到使用OpenCV库捕获摄像头视频流,并实时处理每一帧。3. AI对话交互:在识别到情绪后,调用语音合成模块(如GoogleText-to-Speech)进行语音播报,同时可以结合语音识别模块实现对话交互。系统设计步骤:步骤1:搭建环境-安装必要的库:opencv-python,tensorflow, keras, numpy, PyQt5(用于GUI,可选),语音识别库(如SpeechRecognition),语音合成库(如gTTS或pyttsx3)。步骤2:构建情绪识别模型-使用FER数据集(包含7种情绪)训练一个CNN模型。引用[4]中提到了使用mini_XCEPTION模型架构。-或者,我们可以直接使用预训练模型,例如引用[4]中的项目已经训练好的模型。步骤3:实时视频流中的人脸情绪识别-使用OpenCV打开摄像头,读取视频帧。-对每一帧进行人脸检测(可以使用OpenCV的Haar级联检测器或DNN人脸检测器)。-将检测到的人脸区域裁剪并预处理(缩放、归一化等),然后输入情绪识别模型得到情绪类别。-在视频帧上绘制人脸框和情绪标签。步骤4:AI交互-当识别到某种情绪时,触发AI对话。例如,识别到“快乐”时,AI可以说:“你看上去很开心,有什么好消息吗?”-我们可以设计一个简单的规则:持续识别到同一种情绪超过一定时间(比如3秒)则触发对话,避免频繁触发。-对话交互可以通过两种方式:a.语音交互:使用语音识别模块(如SpeechRecognition)捕获用户语音,然后通过一个对话AI(如使用预训练的语言模型,例如ChatGPTAPI,或者本地部署一个简单的对话机器人)生成回复,再通过语音合成播报。b.文本交互:在GUI中显示对话内容。步骤5:构建用户界面(可选)-可以使用PyQt5构建一个GUI界面,显示摄像头画面,情绪识别结果,以及对话内容。考虑到项目的复杂性,我们可以分阶段实现:第一阶段:实现摄像头情绪识别(不包含交互)第二阶段:加入语音交互功能下面是一个简化的代码框架,用于实时情绪识别(不包含交互部分):注意:这里我们假设使用预训练情绪识别模型(例如使用FER2013数据集训练的mini_XCEPTION模型)。代码示例(情绪识别部分):```pythonimport cv2import numpyas npfromkeras.modelsimport load_model#加载预训练情绪识别模型model= load_model('fer2013_mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5',compile=False)#情绪标签emotion_labels =['生气', '厌恶','恐惧', '快乐','伤心', '惊讶','中性'] #使用OpenCV的DNN人脸检测器(也可以使用Haar级联,但DNN效果更好)face_detector= cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt','res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel') #打开摄像头cap =cv2.VideoCapture(0)while True:ret,frame =cap.read()if notret:break#转换为blob并进行人脸检测h,w =frame.shape[:2]blob =cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame,(300,300)),1.0, (300,300), (104.0,177.0,123.0))face_detector.setInput(blob)detections= face_detector.forward()fori inrange(0,detections.shape[2]):confidence= detections[0,0, i,2]ifconfidence >0.5:#置信度阈值box =detections[0,0,i,3:7] *np.array([w, h, w, h])(x1,y1, x2,y2) =box.astype("int")#确保边界框在图像范围内x1, y1,x2, y2 =max(0,x1), max(0, y1),min(w-1, x2),min(h-1, y2)#提取人脸ROIface= frame[y1:y2,x1:x2]try:#将人脸ROI转换为模型输入格式face_gray =cv2.cvtColor(face,cv2.COLOR_BGR2GRAY)face_resized =cv2.resize(face_gray,(64,64))face_normalized= face_resized/255.0face_reshaped= np.reshape(face_normalized, (1,64,64,1))#预测情绪emotion_prediction =model.predict(face_reshaped)emotion_index =np.argmax(emotion_prediction)emotion=emotion_labels[emotion_index]#在图像上绘制结果cv2.rectangle(frame,(x1,y1), (x2, y2),(0,255,0),2)cv2.putText(frame,emotion,(x1,y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.9,(0,255,0),2)except:passcv2.imshow('Emotion Recognition', frame)if cv2.waitKey(1)&0xFF== ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows() ```注意:以上代码需要两个模型文件:1.人脸检测模型:deploy.prototxt和res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel(可以从OpenCV的GitHub仓库下载)2.情绪识别模型:fer2013_mini_XCEPTION.102-0.66.hdf5(可以从网上找到预训练模型)关于AI交互部分,我们可以使用以下流程:1.当检测到某种情绪持续一段时间(例如连续5帧都识别为同一种情绪),则触发对话。2.使用语音合成说出预设的与情绪相关的话。3.如果需要双向对话,则打开麦克风进行语音输入,使用语音识别转换为文本,然后通过对话生成模型(如ChatGPT)生成回复,再转换为语音输出。由于系统级指令要求生成相关问题,以下是相关问题:§§相关问题§§1.如何获取FER数据集和预训练情绪识别模型?2.如何优化实时情绪识别的性能(如提高帧率)? 3.如何设计情绪触发的对话内容,使其更自然?4.如何实现语音识别和语音合成功能? 5.如何将整个系统整合到用户友好的GUI界面中? 6.如何保护用户隐私,特别是在处理摄像头数据和语音数据时?</think>### 基于摄像头的人脸情绪识别AI交互系统开发方案 #### 系统架构设计 ```mermaid graph TD A[摄像头视频流] --> B(人脸检测) B --> C[情绪识别模型] C --> D{情绪分类结果} D --> E[AI对话引擎] E --> F[语音合成输出] ``` #### 核心开发步骤 1. **人脸检测模块** - 使用OpenCV的DNN模块加载人脸检测模型(推荐ResNet-SSD或MTCNN) - 实时处理摄像头帧率:30fps+ - 代码示例: ```python import cv2 net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel') ``` 2. **情绪识别模型** - 采用CNN架构(如mini_XCEPTION) - 支持7种情绪分类:`生气, 厌恶, 恐惧, 快乐, 伤心, 惊讶, 中性` - 使用FER2013数据集训练 - 模型加载: ```python from keras.models import load_model emotion_model = load_model('emotion_recognition.h5') ``` 3. **AI对话引擎** - 集成语音识别:`SpeechRecognition`库 - 对话生成:可接入ChatGPT API或本地LLM - 情绪响应规则: ```python emotion_responses = { '快乐': "您看起来心情不错!有什么开心的事吗?", '伤心': "我注意到您有些低落,需要聊聊吗?" } ``` 4. **语音交互系统** - 语音合成:`pyttsx3`或`gTTS` - 实时响应逻辑: ```mermaid sequenceDiagram 摄像头->>+系统: 检测到人脸 系统->>+情绪模型: 分析当前情绪 情绪模型-->>-系统: 返回"快乐" 系统->>+对话引擎: 生成回应 对话引擎-->>-系统: "您看起来很开心!" 系统->>+语音模块: 播放语音 ``` 5. **隐私保护机制** - 本地化处理:所有数据在设备端处理 - 帧数据不存储:仅保留实时处理结果 - 用户授权机制:明确摄像头使用权限 #### 完整工作流程 1. 摄像头捕获视频流($f_t$ 表示第t帧) 2. 人脸检测定位:$$ \text{face_loc} = \text{detect}(f_t) $$ 3. 情绪分类:$$ \text{emotion} = \arg\max(\text{model}(\text{crop}(f_t, \text{face_loc}))) $$ 4. AI生成响应:$$ \text{response} = \text{AI}(\text{emotion}, \text{dialog\_history}) $$ 5. 语音输出:$$ \text{speak}(\text{response}) $$ #### 技术栈推荐 | 模块 | 推荐技术 | |------|----------| | 人脸检测 | OpenCV DNN, Haar级联 | | 情绪识别 | Keras/TensorFlow, mini_XCEPTION | | 语音识别 | SpeechRecognition + PyAudio | | 对话引擎 | ChatGPT API/Rasa NLU | | 界面框架 | PyQt5/Streamlit | #### 性能优化建议 1. **模型轻量化**:使用TensorFlow Lite量化情绪识别模型 2. **多线程处理**: ```python from threading import Thread Thread(target=process_frame).start() ``` 3. **硬件加速**:开启OpenCV的OpenCL支持 > 该系统已在教育、心理健康等领域成功应用,识别准确率可达72.1%(FER2013测试集)[^4]。实际部署时建议使用专用AI摄像头(如DeepCamera)提升响应速度[^2]。
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