Технологии машинного обучения помогают распознавать эмоции в видеозвонках, анализируя визуальные сигналы, такие как выражение лица, язык тела и модуляцию голоса. 1

Некоторые методы, которые используются для этого:

• Сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Networks, CNN). 4 Анализирует изображения и видео, распознаёт паттерны в выражениях лиц, которые соответствуют определённым эмоциям (например, улыбку и нахмуривание). 4
• Рекуррентная нейронная сеть (Recurrent Neural Networks, RNN) и её разновидности. 4 Применяются для анализа временных последовательностей данных (например, аудиозаписей), чтобы выявить изменения в тоне и тембре голоса. 4
• Языковые модели, например, GPT. 4 Помогают определить эмоциональную окраску текста, основываясь на контексте и последовательности слов. 4

Распознавание эмоций в видеозвонках может использоваться, например, в сфере продаж, чтобы понимать, как клиенты реагируют на продукты или услуги, и адаптировать предложения в реальном времени. 4

Однако на данный момент ИИ не способен с 100% точностью понимать человеческое настроение. 4 Для улучшения качества необходима систематическая обработка большого объёма данных и паттернов, синтез тональности голоса, анализ контекста разговоров и невербальных коммуникаций. 4