无论你是多么彻底，你是最好的，对任何人来说，谈话可能是尴尬的。这对于那些努力学习社交线索的人来说尤其如此。为了帮助导航这些摇滚交易所，MIT CSAIL研究人员创建了一个可穿戴系统，可以告诉你正在谈话的人是快乐还是悲伤。这是一个开始。
该设备采用现有的研究级可穿戴设备 - 三星的Simband智能手表，可以测量运动，心率，血压，血流量和皮肤温度，并与音频捕获配对，可以拾取信号，如音调，音调，能量，和词选择，并提供文本的抄本。通过对所有输入信号进行加权，算法可以将每个五秒的对话分类为“正”或“负”。
“你的口袋里有GPS，这是非常复杂的技术，”研究合着者Tuka Alhanai说。 “但是我们没有用于社交互动的GPS。
信号和噪声
该团队开始了超过500个信号，可能会提示对话如何从运动，到语音模式，到个人词选择，并让机上赢咖4排序是最重要的，而不是让先入为主。
研究合着者Mohammad Ghassemi说：“利用非常小的结构，该算法能够达到我们直观想法。长时间的停顿更有可能来自悲伤的故事，例如，以及沮丧。主题告诉有更多不同言语模式的快乐故事。听到某人不如能够看到他们那样有效。
一些人可能听起来很明显，但是这些也是对焦虑的人或自闭症谱系中的那些人的困难的社会线索的类型。拥有能够承受房间温度的设备可以大大有助于缓解这些问题。
这也是什么使CSAIL研究的形式因此如此关键。还有其他系统旨在将音调转化为意图，但Ghassemi指出，它们通常仅在严格控制的实验室设置中有用，或者需要专门的设备才能工作。被欺骗的Simband看起来像任何其他的智能手表。这只是一个更聪明，在这个非常具体的方式。
“如果你知道技术在那里，它改变了互动，”Ghassemi说。 “如果你想捕捉人们之间的自然交互，并真正量化自然交互的样子，技术组件应该尽可能不引人注意。
安全第一
潜在的问题，当然，当想到一个设备，告诉你，谈话是怎么回事，第一个是：如果它的错误怎么办？
它是！ Simband可以以83％的准确度确定整体音调，这留下了很大的误解空间，因为它的描述性桶是如此巨大。
“如果一个互动是好的，你把它分类为坏，这是更糟糕的，可能，比分类一个坏的谈话是好的，”Ghassemi说。有时候最好不要知道比做错了假设。但他和Alhanai也有这样的说法;在他们的系统中，用户可以设置它们在任一方向上的错误容忍度。所以如果，例如，你永远不想把一个好的谈话错误分类为一个坏的，它不会危害一个潜在的误导猜测。
这里还有很大的改进空间。最终，研究人员希望将系统适应更常见的智能手表，如苹果公司。他们预见了额外的功能，例如，如果交换有助于交互更好，并且两次的东西变得尴尬，让它的佩戴者指向一个对话的北极星，使设备蜂鸣一次。他们还打算为系统添加更多的粒度;为什么停留在快乐或悲伤，当你可以潜入无聊，紧张，兴奋和所有其他纹理的人类表达？
这可能还有一段时间。但是Ghassemi和Alhanai希望所有这些都能聚集在一起，部分原因是他们的AI系统在这样一个相对较小的数据集上。它可以记录的会话越多，解析它们的能力就越强，而repartee的经常暗淡的水域就越容易导航。
