情感分析性能报告
HumanOmni在情感识别任务中展现了业界领先的性能表现：
核心指标对比
- DFEW数据集：UAR指标达74.86%，显著优于GPT4-O(50.57%)
- 精确率：六类基础情绪识别平均准确率72.3%
- responsiveness：1080P视频实时处理速度达24fps（A100显卡）
Technical Advantages
模型采用双模态分析机制：
- visual analysis：捕捉52个面部关键点微表情变化
- 声纹解析：通过Mel频谱分析语调/语速/停顿特征
- 融合决策：采用注意力机制动态加权两类信号
实测案例
在教育场景测试中，模型成功识别：
- 91.2%的”困惑”表情（结合皱眉+频繁眨眼特征）
- 88.7%的”兴奋”状态（通过声调提高+肢体动作幅度判断）
该性能得益于模型使用的14,000小时标注语音数据和80万张表情标注图像。
This answer comes from the articleHumanOmni: a multimodal macromodel for analyzing human video emotions and actionsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " HumanOmni在情感识别方面的性能如何？有哪些实测数据支撑？
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