这一领域的研究自 20 世纪 90年 代就已开始，国外一些著名的研究机构，如麻省理工、卡内基梅隆、ATR 研究所等都异常活跃，但直到最近五六年来才开始逐渐商业化 。一是因为人脸数据库的丰富及完善，二是因为市场个性化需求的不断涌现 。互联网在其中功不可没，每天有大量的照片上传至网络，提供了可供学习、研究、训练的素材 。随着智能手机的普及，拍照效果优质的摄像头更加廉价易得，几乎成了人们的标配 。企业对于个性化精准运营的需求，日益强烈 。
相比国外，国内研究起步要晚一些，中科院、清华等院校在 20 世纪 90年 代末开始了相关研究 。人脸表情数据库也在逐渐完善和丰富，除了单一表情数据库，也出现了复杂表情数据库 。近年来也出现了阅面、Facethink 、海妖等要做情绪识别的创业公司 。

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相比于表情，语音是人们表达情感最直接、最有效、最自然的方式，通常包括语义信息（文本）和非语义的的声学信息（语音），在学界、商业领域均有研究与应用，代表性公司 AlchemyAPI（文本）、Beyond Verbal（语音）、EI Technologies（语音）也频频获得资本和大公司青睐 。
声学方面，最早的语音情感研究始于 20 世纪 80年 代，当时已经有学者研究如何使用统计特征法进行情感分类了 。90年 代初，MIT 多媒体实验室构建了一个 “情感编辑器”，收集人的语音信号，结合面部表情、生理信号，识别人类情绪 。直到进几年来，IEEE 推出专门的期刊，筹办专业竞赛，学界的研究才大幅增加 。中文的语音情感研究指导近十年来才开始，比较资深的研究人员主要集中在清华、浙大、东南大学以及中国科学院语言研究所等 。
这一领域的创业公司也要晚于表情识别出现 。直到 2012年，全球才出现了第一家这个领域的创业公司——Beyond Verbal 。这家公司于 2013年5月和7月获得两笔投资，2014年9月 再度获得330 万美元融资 。目前，已经有 161 万样本，API 产品可提示 11 个不同情绪组，包括愤怒、孤独感、自制、快乐和兴奋等 。这个领域的其他知名公司还包括了英国 EI Technologies、美国 MIT 的 Cogito 。
这些公司语音情感识别的实现路径也是提取特征，这些特征主要包括韵律特征、音质特征（共振峰、频谱能量分布，谐波噪声比等）、谱特征 。其中，韵律特征包括基频、语速、发音持续时间等，基本能够体现说话人的大部分情感信息，是最为广泛使用的方法 。近年来，也出现了将韵律特征与音质特征结合的识别方法 。
在生理信号情绪识别方面，国内外已经有不少研究 。这些信号主要有心电信号ECG、脑电信号EEG、皮肤电信号GSR、呼吸信号RSP、血流量脉冲信号BVP、肌电信号EMG、皮肤温度信号等 。近年来，随着可穿戴设备的普及，应用也随之增加 。从卖萌的日本 Neocomimi 猫耳朵，到知性的芬兰 “情绪花瓣” Moodmetric 智能手环，从服务企业的 Q Sensor 腕带，到治疗相关疾病的 SHORE 智能眼镜（与 Google Glass 结合），层出不穷 。

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不过，对大多数普通人来说，上面这些都还是陌生的术语 。事实上，除了少数用于情绪识别的可穿戴设备以外，这个领域的应用，尤其是表情识别应用，大多服务 B 端客户，或帮助商业客户精准了解用户情绪，提升广告投放的效果；或帮助医院客户管理、治愈自闭症；或帮助政府客户进行安全监控 。
情绪识别技术最早被应用于帮助自闭症患者适应社会，所以不少初创公司还有 “情怀” 的一面 。Affectiva就是起源于一个帮助自闭症患者的项目，创业前期创始团队就与前 CEO 因为这一问题发生过争论，最终前 CEO 黯然离场 。英国公司Realeyes不仅热衷于帮助自闭症患者，联手 Google Glass 开发应用，技术团队还表示很希望未来能做出帮助人变快乐的产品 。Eyeris等公司，则在研究将情绪识别与自动驾驶技术结合，减少不必要的交通事故 。

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