基于无线信号的情绪识别应用研究

黄勇萍

（广西民族师范学院 数学与计算机科学学院，广西 崇左 532200）

人的情绪往往会受到人的感觉、思想变化或外界刺激的影响，因此，情绪在某种程度上可以反映人类心理情感变化或生理变化。通过情绪识别，可以预测他人意愿，促进人与人之间的交流合作，组织和指导人们的行为等。在日常生活中，情绪作用无处不在，比如：在医疗保健方面，存在患者不愿意表达自己或患者存在表达障碍的情况，在这种情况下，医生可以根据患者的情绪状态作出相应医疗或护理措施；在产品开发方面，产品开发商可以根据用户体验产品过程中的情绪状态，了解用户的喜好，从而改善产品功能，设计出更适合用户需求的产品。因此，情绪分析与识别在认知科学、心理学及神经科学领域上具有非常重要的意义。同时，情感识别已成为计算机科学和人工智能一个新兴的技术领域，如果在各种人机交互系统里，系统能识别出人的情绪状态，人与机器的交互就会变得更加自然和友好。

1 情绪识别技术

常见的情绪识别方法主要分为两大类：基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别[1]。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面部表情和语音语调的识别，即通过个体面部表情的变化、声调语速方面的变化来进行判断。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能保证情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。其次，对于患有某些特殊疾病的残疾人来说，基于非生理信号识别的方法往往难以实现。

生理信号情绪识别即从生理信号中抽取出特征模式来识别情绪。通过生理信号的获取，在计算机上进行处理分析，根据收集的原始数据与实验数据相结合，探讨哪种情绪起到至关重要的作用。生理信号情绪识别由于只受到机体的客观因素作用，因此识别率比较准确。生理信号情绪识别又可以分为：需要人体安装特定仪器和不需要人体安装仪器两种。

目前生理信号情绪识别在国内外也逐渐引起了众多心理学研究者的兴趣，但基于生理信号的情绪识别的很多方法需要特定的仪器设备进行测量，如心电图设备，或需要人们佩戴传感器，如文献[2]提出的情绪识别方法，需要人体穿带脑电测量传感器节点和脉搏测量传感节点。然而，麻省理工

大学研发出了一种基于无线信号的情绪识别系统EQ-Radio，该系统通过让无线信号在接触一个人的身体后回弹，分析其呼吸和心跳信息，从而识别出愤怒、哀伤、高兴、愉悦等情绪，在情绪识别过程中无需受试者穿戴任何检测设备或身体传感器。据文献[3]介绍，EQ-Radio系统架构由以下3部分组成。

第一部分，是系统利用调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW）无线电发射射频（Radio Frequency，RF）信号并接收无线电波碰到人体反射的回波信号，并记录反射时间，根据反射时间，分离从不同物体或人反射回来的信号。

第二部分，是用心跳提取算法分析得到的射频信号。该算法首先降低呼吸信号的影响，增强心跳信号，然后获取一系列心跳信号区段，进而提取每次独立心跳。

第三部分，通过深度学习算法，分析心率与情绪相关的特征。将心跳数据以及从射频反射所捕获的呼吸，传递到一个情绪分类的子系统中。而该情绪分类的子系统会以心跳数据为主，呼吸数据为辅的原则，利用一个支持向量（Support Vector Machine，SVM）分类器，对数据进行分类，来区分不同的情感状态。

2 基于无线信号的情绪识别应用

基于面部表情和语音语调等识别情绪的方法需要依赖于视听设备或语音、面部识别等软件，通过个体面部表情的变化、声调语速方面的变化来判断情绪状态。因人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，导致通过面部表情和语音语调进行情绪识别的可靠性得不到保证，因此应用不广。而通过身体传感器或心电图监测等设备进行情绪识别的技术，因为个体穿戴设备的不便利性以及设备位置的严格性等，导致应用上的局限性。而基于无线信号的情绪识别系统EQ-Radio，借助无线信号收发前后的变化，来检测基于呼吸和心脏节律而改变的情绪。虽然目前还在开发阶段，但经过测试，精确度已经高达87%，对于情绪的辨别要比微软的情感识别API更加准确，最重要的是，这项技术不再需要人体穿带任何的传感器或使用面部识别软件。因此，未来该技术有望被内置到智能家居、医疗保健、娱乐系统等多种设备上，进一步发挥更大的商业用途。应用前景将十分广阔。

2.1 在医疗保健方面

医院急诊室可以通过无线情绪识别系统监测等待治疗病人的状态，根据病人的情绪状态提供及时的医疗帮助。无线情绪识别系统可以帮助人们诊断抑郁症、焦虑症、心率失常等疾病；帮助用户了解自身压力、焦虑水平，以便调节好生活状态；帮助人们了解更多关于阿尔茨海默病所引起的睡眠变化，以及如失眠和睡眠呼吸暂停等睡眠障碍；甚至还能更好地检测睡眠中的癫痫发作。在心理咨询过程中，来访者在进行叙述时常会带有情绪表现，而由于人的本能防御心理，这些表述通常带有一定掩饰性，这时候使用面部表情或语音语调情绪识别方法将无法准确判断患者的真实情绪。或者，患者可能会对使用医疗设备（心电图、脑电图监测设备等）或佩戴专门的传感设备进行诊疗产生抗拒，从而导致咨访关系僵化，不利于心理问题的解决。而使用EQ-Radio这样的基于无线信号的情绪识别技术，无需使用医疗设备（心电图、脑电图监测仪等）或佩戴专门的传感设备，而只需要室内放置无线（WiFi，FMCW等）传输设备就可以使咨询师在患者即使不配合的情况下也能识别病人真实的情绪状态，从而对病人的心理状态进行分析判断。而病人也能在比较放松的情况下接受诊疗，有利于咨访关系的建立和问题的解决，从而促进诊疗效果。

基于无线的情绪识别技术未来还将应用于开发机器人心理治疗师，电脑、智能手机等将能自动检测焦虑、抑郁或双相性精神障碍等病症，为早期治疗提供更多时间。再推而广之，未来的机器间也能够利用这种方式进行各种交互。

2.2 娱乐及消费者行为研究方面

基于无线情绪识别在娱乐及消费行业的应用机会也很大。比如，用于电影院，电影制作商可以通过识别观众观看电影时的情绪状态，及时了解观众的反应，进而分析出观众对电影的真实评价；广告投放方面，广告商通过具有无线功能的通信设备就可以识别客户情绪状态，及时收集和了解客户的反馈；在产品开发方面，产品开发商可以根据用户体验产品过程中的情绪状态，了解用户的喜好，从而改善产品功能，针对性地设计出更适合用户需求的产品。

2.3 促进智能家居的发展

商家可以把EQ-Radio应用到智能电视中，从而可以记录观众对广告和电视节目的反应情况。也可以将其应用到智能家居中心，根据个人情绪来调节音箱和照明设备，或进行紧急情况报警等。也可以通过EQ-Radio来监测孩子的情绪状态，了解其睡眠模式、进食习惯、身体特征等。

2.4 促进测谎技术在生活中的应用

可以把基于无线情绪识别技术用于测谎技术上。将情绪识别方面的理论意义与实践数据与科技产品进行智能匹配，进而能将被测者的心理情绪状态推测出来，并且具有较高的参考价值[4]。例如：在机场、审讯室等重要场合，在被调查者不知情的情况下，对其情绪状态进行分析判断。即使嫌疑人在面部表情或语音方面进行掩饰，利用无线信号也可以识别他的真实情绪状态，从而掌握他的真实心理状态，促进案件侦破。

基于无线信号情绪识别技术还有其他方面的应用，如在课堂教学当中，教师根据学生的情绪了解课堂教学效果，及时调节教学进度、课堂氛围，以提高教学效率。而在职场招聘中，考官可以通过情绪识别来发觉应聘者的个人特质，并判断应聘者是否有能力胜任该工作，有利于最优化的岗位安排。

3 结语

情绪作用无处不在，情绪识别在认知科学、心理学、神经科学、人工智能等领域具有重要研究意义。论文对情绪识别技术分类、优缺点、应用进行了分析。现有的情绪识别方法可以分为基于非生理信号和基于生理信号两种，基于非生理信号的情绪识别主要通过人的面部表情和语音语调来识别情绪，操作简单，但不能保证情绪识别的可靠性。基于生理信号的识别方法识别率比较高，基于生理信号的情绪识别的很多方法需要使用或佩戴特定的仪器进行测量，但基于无线信号的情绪识别技术，无需使用医疗设备或专门的传感设备，所以应用比较广泛。今后的工作将从如何进一步提高无线信号情绪识别准确率及安全方面进行研究。