Система распознавания эмоций в современных мессенджерах работает на основе технологий машинного обучения, нейронных сетей и обработки естественного языка. 1

Процесс включает несколько этапов: 3

1. Сбор данных. 3 Система собирает аудиозаписи голоса или изображения лица и представляет их в виде цифровых сигналов. 3
2. Подача данных на вход нейронной сети. 3 Она проходит через ряд слоёв обработки для выделения ключевых признаков, связанных с эмоциями. 3
3. Обучение нейронной сети. 3 Для этого используется большой объём размеченных данных, где каждое наблюдение информирует о конкретной эмоции, выражаемой в данных. 3 Нейронная сеть корректирует свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку распознавания эмоций и улучшить точность предсказаний. 3
4. Классификация новых данных. 13 После завершения обучения система способна автоматически классифицировать и интерпретировать эмоциональные состояния на основе новых данных, которые поступают на вход. 3

Для повышения точности системы распознавания эмоций часто используется мультимодальная интеграция, когда данные из разных источников, например, видео, аудио и текста, комбинируются. 1 Например, при анализе видео модель может одновременно учитывать выражение лица, тон голоса и текст, чтобы сделать более точный вывод. 1