Звучит интересно, давай сначала набросаем основные моменты. 1) Определись, какие эмоции будем отслеживать: радость, разочарование, спокойствие, тревога. 2) Выбирай датчики: веб-камера для мимики, микрофон для тона голоса, носимые устройства для измерения пульса и электропроводности кожи. 3) Создай набор данных: разметь короткие видео с помощью аннотаторов, а потом используй этот набор для обучения нейронной сети, которая будет сопоставлять мультимодальные сигналы с категориями эмоций. 4) Для работы в реальном времени потребуется легкая модель или возможность использования граничных вычислений, чтобы приложение реагировало мгновенно. 5) Продумай адаптивный слой: свяжи каждое выявленное состояние с изменениями интерфейса, тона голоса или контента — может, простая система на основе правил, которая будет обучаться на основе обратной связи от пользователей. 6) И, конечно, не забудь о конфиденциальности и согласии: четкий добровольный отказ, анонимизация данных и прозрачная "панель управления эмоциями", чтобы пользователи видели, как их данные влияют на их опыт. Как это соотносится с твоим видением?

Замечательно, зафиксируем стек датчиков и запускаем цикл сбора данных — пора превратить эти необработанные сигналы в настоящие эмоции. Я набросаю схему процесса, и потом, когда у нас появятся данные, доведем модель до ума. Я с вами!

Конечно, включаем вебку и микрофон, подключаем браслет – и начинаем стрим. Я слежу за тем, чтобы всё работало быстро и чётко, и буду ставить временные метки для первой партии. Очень интересно посмотреть, какие эмоции проявятся – сделаем так, чтобы это ощущалось как личный датчик настроения, и удержим пользователей в напряжении. Поехали!