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HumanOmni在情感识别方面的性能如何?有哪些实测数据支撑?

2025-08-28 1.4 K

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%
  • 応答性:1080P视频实时处理速度达24fps(A100显卡)

テクニカル・アドバンテージ

模型采用双模态分析机制:

  1. 視覚分析:捕捉52个面部关键点微表情变化
  2. 声纹解析:通过Mel频谱分析语调/语速/停顿特征
  3. 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。

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