Soul 作為少有以虛擬人設提供即時交流互動體驗的應用和 AI Native 的社交網(wǎng)絡，自成立以來一直積極探索AI大模型及其應用落地，在此領域積累了豐富的經(jīng)驗和成果。近日，Soul App語音技術團隊在第二屆多模態(tài)情感識別挑戰(zhàn)賽的半監(jiān)督學習賽道榮獲第一名，彰顯了團隊的前沿洞察和技術能力。
國際人工智能聯(lián)合會議(International Joint Conference on Artificial Intelligence,IJCAI)是人工智能領域頂級的國際學術會議之一，也是中國計算機學會(CCF)推薦的A類會議。為促進情感計算在人機交互領域的發(fā)展，深入探討該領域最新研究進展、未來發(fā)展方向和技術在真實場景中的落地應用，來自清華大學、中國科學院自動化研究所、帝國理工學院、奧盧大學、南洋理工大學等高校的多位專家學者聯(lián)合在IJCAI2024上舉辦多模態(tài)情感識別挑戰(zhàn)賽MER24，并在ACM國際多媒體會議(ACM International Conference on Multimedia，ACM MM 2024)上組織多模態(tài)與可靠性情感計算研討會MRAC24(Multimodal, Generative and Responsible Affective Computing 2024)。
此次多模態(tài)情感識別挑戰(zhàn)賽(MER24)上，設置了SEMI(半監(jiān)督學習)、NOISE(噪聲魯棒性)、OV(開放式詞匯情緒識別)三個賽道，共吸引了來自知名高校、科技企業(yè)等近百支參賽隊伍。
其中，SEMI賽道旨在探索和改進半監(jiān)督學習策略，以便更好地利用未標記數(shù)據(jù)來提高情緒識別的性能。因當前在實際應用中，獲取大量帶有情緒標簽的數(shù)據(jù)是困難且成本高昂的，半監(jiān)督學習是一種減少對標記數(shù)據(jù)依賴的方法，因此SEMI為大賽中頗受關注、參賽隊伍最多且難度高的賽道，Soul語音技術團隊憑借平臺扎實的技術能力積累和創(chuàng)新技術方案在此賽道中獲得第一名。
一直以來，多模態(tài)情感識別在人工智能領域都是一個活躍的研究課題，它的主要目標是整合多種模態(tài)來識別人類的情緒狀態(tài)。特別是在社交領域，多模態(tài)情感識別技術更是重要的一環(huán)。社交的本質(zhì)是情感的流動，只有能夠?qū)崿F(xiàn)情感的識別，才能讓AI更好的理解人性、情緒和情感，實現(xiàn)理想的人機互動。
Soul定位為新型開放式社交平臺，致力于用底層技術和產(chǎn)品模式創(chuàng)新持續(xù)提升用戶的社交體驗。自2016年上線，Soul便不斷思考AI在社交場景的具體落地應用。2020年，Soul啟動對AIGC的技術研發(fā)工作，系統(tǒng)推進在智能對話、圖像生成、語音&音樂生成等AIGC關鍵技術能力研發(fā)工作。為了讓AI更能理解情緒，為用戶帶來更好的情緒反饋和陪伴感，情感識別是Soul技術團隊關注的焦點之一。
目前，Soul具備多模態(tài)情感識別能力的語言大模型 Soul X、語音大模型均已上線，并推出了“AI茍蛋”“狼人魅影”“異世界回響”等功能/產(chǎn)品，相關技術已在AI輔助社交、AI陪伴、AI游戲等多個創(chuàng)新場景中得到應用。
在第二屆多模態(tài)情感識別挑戰(zhàn)賽(MER24)上，基于目前平臺自研大模型部分模塊，Soul語音技術團隊重新調(diào)整了創(chuàng)新方案參賽，包括提出微調(diào)模型EmoVCLIP，用于適應視頻的情感識別;使用Self-training策略，通過循環(huán)對無標簽數(shù)據(jù)打偽標簽與訓練模型之間相互迭代從而提升模型的泛化性能;針對模型不同模態(tài)之間融合存在的競爭效應，首次在多模態(tài)情感識別領域使用Modality Dropout，有效提高模型情感識別準確率等，最終憑借極高的準確性和泛化性能在比賽中獲勝。
現(xiàn)階段，讓AI“理解”人、實現(xiàn)有情感的人機交互已經(jīng)成為學界、科技領域關注的焦點。在近日舉辦的ChinaJoy AIGC大會上，Soul 副總裁及產(chǎn)品負責人車斌表示，相比“智商”，社交領域更需要有“情商”的大模型，即需要多模態(tài)的、具備擬人化屬性，確保實現(xiàn)情感化、個性化和生活化。
在未來，Soul仍將積極推進AI在社交場景的應用落地，致力于更充分地利用多模態(tài)情感識別技術能力輔助社交，提高用戶的社交體驗，更好地與AI進行互動，進一步探索人與AI，人與人之間鏈接的可能性。
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