想象一下这样一个世界：您的智能手机可以通过您输入消息的方式或语气来检测您的情绪。想象一下，一辆汽车会根据您在交通高峰时段的压力水平来调整音乐播放列表。这些场景不仅仅是未来的幻想。

它们是快速发展的情感计算领域的一瞥。情感计算是一个综合了计算机科学、工程学、心理学、神经科学和其他相关学科的多学科领域。《智能计算》发表了关于情感计算的新的全面综述。它概述了最近的进展、挑战和未来趋势。

情感计算使机器能够感知、识别、理解和响应人类情感。它在教育、医疗保健、商业服务、科学与艺术的融合等不同领域有着广泛的应用。情商在人机交互中发挥着重要作用，而情感计算有可能显着增强这些交互。

综述认为，该领域的研究主要涵盖五个方面：情感基础理论、情感信号采集、情感分析、多模态融合、情感生成与表达。

研究人员利用文献计量方法进行统计分析，以提高对情感计算理论、技术方法和应用的整体理解。文献计量学将数学、统计学等定量方法应用于科学或其他领域的文献，并基于信息科学理论处理统计数据。

根据文献计量研究收集的数据，自1997年以来，情感计算领域发表的文章数量大幅增长，直到2009年出版物数量稳定增长，随后由于深度学习的进步，2010年至2019年快速增长。

然而，2019年后，增长已趋于稳定，这可能是由于深度学习创新放缓以及COVID-19大流行对学术界的影响。中国的出版量位居世界第一，其次是美国、印度、英国和德国。该领域的研究成果发表在多种期刊上，其中《IEEETransactionsonAffectiveComputing》、《ExpertSystemswithApplications》和《Knowledge-BasedSystems》等期刊受到情感计算领域学者的青睐。

情感计算研究跨越多个学科，包括计算机科学、工程学、神经科学和其他学科。通过关键词频率分析确定该领域的主要研究主题是自然语言处理、面部表情识别、人机交互、情感障碍分析和多模态情感分析。

该领域的顶尖院校包括南洋理工大学、伦敦帝国理工学院和清华大学。国际合作非常广泛，特别是中国和美国之间的合作。该领域的学者主要集中在亚洲和北美。

情感计算是一个将技术与对人类情感的细致理解相结合的领域，正在经历创新和相关伦理考虑的激增。审查中发现的创新包括情感生成技术，通过提高化身和机器人的面部表情和身体动作的真实感来增强人机交互的自然性。

细粒度情感分类模型的发展也在不断进步，可以更好地理解日常生活中出现的混合情绪。认知神经科学为情绪的神经基础提供了宝贵的见解，这对于设计能够真实模拟情绪反应的系统至关重要。

与此同时，据报道，该领域正在将重点从个人情感扩展到群体层面的情感，认识到集体情感在消费者行为和工作场所等环境中的重要性。

此外，研究人员正在通过开发能够适应不同文化中的各种情感表达的模型来应对文化多样性的挑战。此类研究涉及解决道德和隐私问题，并倡导建立国际标准来管理情感数据的使用。

研究人员确定了当前可能持续的几个趋势。例如，构建大规模、多模式数据集对于训练强大的情感计算系统至关重要，并且收集和分析反映自然情感表达的数据的趋势日益增长。

多模态融合技术正在不断完善，有效整合面部表情、语音、文本等多种来源的信息，提高情绪识别的准确性。此外，该领域正在转向知识驱动的方法，整合专家知识来弥补数据限制并提高计算效率。

情感计算正在应用于政治演讲、音乐、戏剧和视觉艺术，以预测情绪反应并增强情绪表达。这种跨学科方法不仅提高了情感计算的能力，而且为研究和应用开辟了新的途径。

情感计算在各个领域的未来应用显示出巨大的前景，特别是随着情感脑机接口、移情人机对话、情感辅助决策和情感虚拟现实方面的进步。利用神经信号的情感脑机接口有助于测量和调节情绪状态，有利于临床诊断、治疗和军事应用。

同理心人机对话旨在通过利用多模态情感线索创造更加人性化的交互，为老年人陪伴和智能客户服务提供潜力。情感辅助决策将情感变量纳入机器决策过程，有可能优化生产安全和辅助驾驶等领域的结果。

情感虚拟现实在构建沉浸式元宇宙中发挥着至关重要的作用，利用情感丰富的化身来吸引用户，从而促进虚拟社交、主播和营销方面的应用。