WiFi使我們的生活變得豐富多彩，腦力大開的朋友會研究出非常獨特的想法，最近美國麻省理工學院(MIT)的研究人員現在已經開發出一套被稱為EQ-Radio的情緒智能分析系統，識別人的多種情緒，準確率高達87%。

無線信號如何變身“情緒分析師”

據悉，這套系統由麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)開發出來，借助無線信號收發前后的變化，來檢測基于呼吸和心臟節律而改變的情緒。并且該系統的一大亮點是，人們無需在身體上放置任何傳感器來收集數據。因此，未來該技術有望被內置到智能家居、醫療保健、娛樂系統等多種設備上，進一步發揮更大的商業用途。

今天，情感識別已成為人工智能里一個新興的技術領域，因此麻省理工學院的研究人員突發奇想，能否打造出一臺可以感受人們情緒變化的設備呢?因為一旦能夠實現，伴隨人們的情緒反應，智能住宅里的燈光與音樂就能隨之而變化，那么這種體驗將有多炫酷。不僅如此，電影制片商、廣告商等都可以更有效的及時了解觀眾、客戶的反應。電腦也能自動檢測抑郁、焦慮或雙相性精神障礙等病癥，為早期治療提供更多時間。再推而廣之，未來的機器間也能夠利用這種方式進行各種交互。

那么EQ-Radio系統是如何工作的呢?麻省理工學院的研究人員指出，利用無線信號被人體反射的強度變化，EQ-Radio能夠像心電監護儀一樣精確測量心跳，并且生成有依據的檢控波形便于分析。未來，更能夠進一步強化細節，測量每次心跳拍長的細微變化。

根據介紹，EQ-Radio系統架構由三部分組成：

第一部分，是發射射頻信號并接收其反射的FMCW(調頻連續波)無線電。該無線電將放大來自人體的反射，而忽略場景中其他物體的反射。

發射射頻信號并接收其反射

第二部分，是用節拍提取算法分析得到的射頻信號。利用該算法能夠將獲得的一系列信號區段，還原成與之對應的獨立心跳。

將獲得的信號還原為心跳

第三部分，則是將心跳數據以及從射頻反射所捕獲的呼吸，傳遞到一個情緒分類的子系統中。而該情緒分類的子系統會以心跳數據為主，呼吸數據為輔的原則，利用一個支持向量(SVM)分類器，對數據進行分類，來區分不同的情感狀態。

根據捕捉到的數據進行情緒分類

按照研究人員的說法，EQ-Radio系統在測試過程中表現突出，對于情緒的辨別要比微軟的情感識別API來更加準確，僅在中性情緒的辨別上比其稍弱。而由此則可以預測，該系統在未來的智能交互應用中將獲得多么廣闊的商業空間啦。

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