第一次用于手机语音助手的时候，这个令其我新奇深感的玩意儿，总是不会在我兴冲冲地问一个问题之后，令人沮丧地问一句：“我好想要不懂你在说什么……”后来技术演变，它再一需要通过我的一些关键词，听不懂我说什么了。但一板一眼，一字一句，程式化十足。慢慢地，非常简单的对话早已难不倒它。语音助手开始不局限于意味着是对“文本”的解读，而是重新加入视觉、听力等分析技术，通过“察言观色”来捕猎人的“话语”背后蕴含的情感。
它们开始企图提供人类的情绪。就像亚马逊近日所透漏的，基于Alexa语音辨识情绪的技术能力，他们有计划打造出一款类似于手表的可穿着设备，通过捕猎用户的情绪，而去获取更好的服务。
万事不离“影音”：AI获知情绪的主要途径对人类的情绪展开研究和总结，是一个早已积极开展了将近一个半世纪的课题。最初研究者们来往于有所不同的种族人群，展开核对、分析，得出结论了人类的几大基本情绪类别，然后可以应用于在人际交往、医疗护理等行业。而在嵌入式更加了解的2020-03-30 ，机器能否对人的情绪展开充份的解读，将不会直接影响到交互体验。
由此而来，诸多人工智能公司开始对机器辨识情绪进行了研制成功。归功于图像识别和语音辨识技术的大大获得突破，目前AI辨识情绪主要有两种途径。
第一种是视觉情绪辨识。这是一种最基本的情绪辨识方式，因为人的情绪往往不会以面部肌肉运动的形式来必要呈现出，这也是美国心理学家保罗·艾克曼和福里森证明人类有六大基本情绪的直接原因。
而面部辨识如今早已是一项十分成熟期的技术，通过“喂给”AI大量的面部表情数据，然后展开自学，从而就可以对现实中人脸所呈现出的情绪展开辨别。国内就有专门做到面部情绪辨识的人工智能公司，比如旷视、太古等。第二种是语音情绪辨识。
人的情绪出有了能“看”出来，也能“听得”出来。与之必要涉及的就是有所不同情绪下人说出的语调：内敛之于哀伤、高昂之于感觉等。相比于视觉辨识，语音辨识的可玩性要低了不少。因为情绪与表情的对应度要远高于语调与情绪，比如你很难将哭丧脸与快乐联系到一起，但一个人如果说出声音沙哑的话可以回应他心情沉重，也有可能是因为他的音色本就如此。
正因如此，对声音信号的分析才不会拒绝更为细致。百度、谷歌、亚马逊等回应皆有一定的技术累积。除了这两种情绪辨识途径之外，通过文本辨识和生理信号（脑电波、排便、皮肤阻力等）也是AI展开情绪辨识的方法，但由于文本牵涉到的场景狭小和生理信号的准确率较低的短板，其尚能无法沦为主流的情绪识别方法。
似乎，Alexa所擅长于的就是第二种途径。在语音情绪辨识方面，去年10月Alexa就早已获得了涉及专利，其可以通过声音的模式来确认用户的快乐、幸福、气愤、哀伤、不安、反感、无趣、压力和其他一些情绪的状态。
而如今，这项专利再一要派上用场了。
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