payamvha/North_RAG huggingface dataset:
و روشنایی‌های رشته‌ای جایگزین گاز برای کسب و کار و روشنایی مسکونی شد. با توجه به ولتاژ بالا مورد استفاده در روشنایی قوس، یک ایستگاه تولید تنها می‌تواند یک رشته طولانی از چراغ‌ها، مدارهای طولانی تا ۷ مایل (۱۱ کیلومتر) را فراهم کند. هر دو برابر کردن ولتاژ اجازه می‌دهد که یک کابل اندازه یکسان برای انتقال یک مقدار یکسان قدرت چهار برابر فاصله از راه دور برای از دست دادن قدرت داده شده. سیستم‌های نورپردازی لامپ‌های روشنایی مستقر در حال حاضر، به عنوان مثال اولین ایستگاه خیابانی Edison Pearl که در سال ۱۸۸۲ نصب شده
خیابانی Edison Pearl که در سال ۱۸۸۲ نصب شده بود، مشکل تأمین مشتریان بیش از یک مایل فاصله را داشت. این به دلیل سیستم ۱۱۰ ولت در سراسر سیستم، از ژنراتورها تا استفاده نهایی بود. سیستم DC ادیسون نیازمند کابل‌های هادی ضعیف مس بود و نیروگاه‌های تولیدی باید در حدود ۱٫۵ مایل (۲٫۴ کیلومتر) از دورترین مشتری برای جلوگیری از هدایت بیش از حد بزرگ و گرانبها می‌بودند. مقدمه ای از ترانسفورماتور. انتقال برق از راه دور در ولتاژ بالا و سپس کاهش آن به ولتاژ پایین‌تر برای روشنایی تبدیل به یک معیار مهندسی شناخته شده برای توزیع
تبدیل به یک معیار مهندسی شناخته شده برای توزیع برق با بسیاری از راه حل‌های بسیار نارضایت بخش، توسط شرکت‌های نورپردازی مورد آزمایش قرار گرفت. در اواسط دهه ۱۸۸۰، با پیشرفت ترانسفورماتورهای عملکردی، پیشرفت‌هایی را تجربه کردیم که باعث شد تا ولتاژ AC به ولتاژ انتقال بسیار بالاتر برسد و سپس به ولتاژ مصرف‌کننده پایین‌تر برسد. با استفاده از هزینه‌های انتقال ارزان‌تر و اقتصاد بزرگتر از مقیاس بزرگ داشتن نیروگاه‌های تولیدکننده کل شهرهای و مناطق، استفاده از AC به سرعت گسترش یافت. در ایالات متحده رقابت بین جریان مستقیم
یافت. در ایالات متحده رقابت بین جریان مستقیم و متناوب در اواخر دهه ۱۸۸۰ به شکل «جنگ جریانها» تبدیل شد، هنگامی که توماس ادیسون حمله به جورج وستینگهاوس و توسعه اولین سیستمهای ترانسفورماتور AC خود را آغاز کرد، و متذکر شد همه مرگ و میرهای ناشی از سیستم‌های با ولتاژ بالا در طول سالها و ادعای هر سیستم AC به‌طور ذاتی خطرناک است. کمپین تبلیغات ادیسون در سال ۱۸۹۲ با تغییر شرکت آن به AC، عمر کوتاهی داشت. AC تبدیل شد به شکل غالب انتقال قدرت با نوآوری در اروپا و ایالات متحده در طراحی‌های موتور الکتریکی و توسعه
ایالات متحده در طراحی‌های موتور الکتریکی و توسعه سیستم‌های جهانی مهندسی اجازه دادن به تعداد زیادی از سیستم‌های میراث متصل شوند به شبکه‌های بزرگ AC. در نیمه اول قرن بیستم، در بسیاری از نقاط، صنعت برق به‌طور عمودی یکپارچه شد، به این معنی که یک شرکت تولید، انتقال، توزیع، اندازه‌گیری و صدور صورت حساب را انجام داد. در دهه‌های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰، کشورها روند کنترل و خصوصی‌سازی را آغاز کردند و به بازارهای برق منجر شدند. سیستم توزیع همچنان تنظیم می‌شود، اما تولید، خرده فروشی و گاهی سیستم‌های انتقال به بازارهای رقابتی
فروشی و گاهی سیستم‌های انتقال به بازارهای رقابتی تبدیل می‌شوند. تولید و انتقال. برق از یک ایستگاه تولید شروع می‌شود، جایی که تفاوت بالقوه می‌تواند تا ۳۳۰۰۰ ولت باشد. AC معمولاً استفاده می‌شود. کاربران از مقادیر زیادی از برق DC مانند برخی از سیستم‌های برق سیستم راه‌آهن، مبادلات تلفنی و فرایندهای صنعتی مانند ذوب آلومینیوم از یکسو کننده‌ها برای به دست آوردن DC از منابع عمومی AC استفاده می‌کنند، یا ممکن است سیستم‌های تولید خود را داشته باشند. DC ولتاژ بالا می‌تواند برای جداسازی سیستم‌های متناوب جریان یا کنترل
برای جداسازی سیستم‌های متناوب جریان یا کنترل میزان انتقال برق سودمند باشد. به عنوان مثال، هایدرو-کبک دارای خط مستقیم جریان است که از منطقه خلیج جیمز به بوستون می‌رود. آن از ایستگاه تولیدی به سوئیچینگ ایستگاه تولیدی می‌آید که در آن یک ترانسفورماتور پیشرفته ولتاژ را به سطح مناسب انتقال می‌دهد، از ۴۴ کیلو ولت تا ۷۶۵ کیلو ولت. هنگامی که در سیستم انتقال، برق از هر نیروگاه با برق تولید شده در جای دیگر ترکیب شده‌است. تقریباً صفر تأخیر بین تولید و مصرف برق وجود دارد، زیرا ولتاژ در نزدیکی سرعت نور حرکت می‌کند.
دارد، زیرا ولتاژ در نزدیکی سرعت نور حرکت می‌کند. توزیع اولیه. رنج ولتاژهای توزیع اولیه از ۴ کیلو ولت تا ۳۵ کیلوولت فاز به فاز (۲٫۴ کیلو ولت تا ۲۰ کیلوولت در فاز خنثی) فقط مصرف‌کنندگان بزرگ به‌طور مستقیم از ولتاژ توزیع تغذیه می‌شوند؛ بیشترین مشتریان برق به یک ترانسفورماتور متصل می‌شوند، که ولتاژ توزیع را به ولتاژ بهره‌برداری پایین، ولتاژ منبع یا ولتاژ اصلی که توسط سیستم‌های روشنایی و سیم کشی داخلی استفاده می‌شود را کاهش می‌دهد. پیکربندی شبکه. شبکه‌های توزیع به دو نوع، شعاعی یا شبکه تقسیم می‌شوند. یک سیستم
به دو نوع، شعاعی یا شبکه تقسیم می‌شوند. یک سیستم شعاعی مانند یک درخت که هر مشتری دارای یک منبع تأمین است مرتب شده‌است. یک سیستم شبکه چندین منبع تأمین را به‌طور موازی فعال می‌کند. شبکه‌های نقطه ای برای بارهای متمرکز استفاده می‌شود. سیستم‌های شعاعی معمولاً در مناطق روستایی یا حومه مورد استفاده قرار می‌گیرند. سیستم‌های شعاعی معمولاً شامل اتصالات اضطراری می‌شوند که در صورت بروز مشکل می‌توان سیستم را مجدداً تنظیم کرد، مانند خطا یا نگهداری برنامه‌ریزی شده. این را می‌توان با بازکردن و بستن سوئیچ‌ها برای جداسازی
می‌توان با بازکردن و بستن سوئیچ‌ها برای جداسازی بخش خاصی از شبکه انجام داد فیدرهای طولانی تجربه کاهش ولتاژ (اعوجاج فاکتور قدرت) نیاز به نصب خازن‌ها یا تنظیم کننده‌های ولتاژ دارند. تنظیم مجدد، با تبادل لینک‌های کاربردی بین عناصر سیستم، نشان دهنده یکی از مهم‌ترین اقداماتی است که می‌تواند عملکرد عملیاتی یک سیستم توزیع را بهبود بخشد. مشکل بهینه‌سازی از طریق تنظیم مجدد سیستم توزیع برق، از لحاظ تعریف آن، یک مسئلهٔ هدف تاریخی با محدودیت‌ها است. از سال ۱۹۷۵، زمانی که مرلین و بک ایده سیستم بازپخت سازی سیستم توزیع
که مرلین و بک ایده سیستم بازپخت سازی سیستم توزیع برای کاهش خسارت فعال را معرفی کردند، تا امروز بسیاری از محققان روش‌های متنوع و الگوریتم‌هایی را برای حل مسئله بازنگاری به عنوان یک مسئلهٔ هدف ارائه کرده‌اند. بعضی از نویسندگان روشهای مبتنی بر بهینه‌سازی پارتو(Pareto) (از جمله ضریب توان فعال و شاخص‌های قابلیت اطمینان به عنوان اهداف) را پیشنهاد کرده‌اند. برای این منظور، روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی مختلف مورد استفاده قرار گرفته‌است: میکروگنتیک(microgenetic)، مبادله شاخه، بهینه‌سازی ذرات و الگوریتم ژنتیک
مبادله شاخه، بهینه‌سازی ذرات و الگوریتم ژنتیک مرتب‌سازی ناغالب. خدمات روستایی. سیستم‌های الکتریکی روستایی به دلیل فاصله‌های طولانی تحت پوشش خطوط توزیع، از ولتاژ توزیع بیشتر استفاده می‌کنند (نگاه کنید به اداره برق الکتریکی روستایی). ۷٫۲، ۱۲٫۴۷، ۲۵ و ۳۴٫۵ کیلو ولت در ایالات متحده رایج است؛ ۱۱ کیلو و ۳۳ کیلو ولت در انگلستان، استرالیا و نیوزیلند رایج هستند؛ ۱۱ کیلو و ۲۲ کیلو ولت در آفریقای جنوبی رایج است؛ ۱۰، ۲۰ و ۳۵ کیلو ولت در چین رایج است. سایر ولتاژها گاهی مورد استفاده قرار می‌گیرند. خدمات روستایی به‌طور
مورد استفاده قرار می‌گیرند. خدمات روستایی به‌طور معمول سعی می‌کنند تعداد قطب‌ها و سیم‌ها را به حداقل برسانند. از ولتاژهای بالاتر (از توزیع شهری) استفاده می‌کند که به نوبه خود اجازه استفاده از سیم فولادی گالوانیزه را می‌دهد. سیم فولادی قوی اجازه فاصله گذاری بین قطب‌های پهن ارزان قیمت را می‌دهد. در مناطق روستایی یک ترانسفورماتور قطب‌شده ممکن است تنها به یک مشتری خدمت بدهد. در نیوزیلند، استرالیا، ساسکاچوان، کانادا و آفریقای جنوبی، سیستمهای بازگشت زمین تنها با سیم (SWER) برای برق از مناطق دورافتاده روستایی
با سیم (SWER) برای برق از مناطق دورافتاده روستایی استفاده می‌شود. سرویس سه فاز، برق را برای تسهیلات بزرگ کشاورزی، تأسیسات پمپاژ نفت، گیاهان آبی یا سایر مشتریانی که بارهای زیادی دارند (تجهیزات سه فاز) فراهم می‌کند. در آمریکای شمالی، سیستم‌های توزیع سربار ممکن است سه فاز، چهار سیم، با یک هادی خنثی باشد. سیستم توزیع روستایی ممکن است دارای مجراهای طولانی از هادی تک فاز ویک خنثی می‌باشد. در کشورهای دیگر یا در مناطق روستایی بزرگ، سیم خنثی به زمین متصل می‌شود تا از آن به عنوان بازگشت استفاده شود (بازگشت زمین به
از آن به عنوان بازگشت استفاده شود (بازگشت زمین به سیم تک سیم). این یک سیستم ناخواسته wye نامیده می‌شود. توزیع ثانویه. برق با فرکانس ۵۰ یا ۶۰ هرتز، بسته به منطقه، تحویل می‌شود. این به مشتریان داخلی به عنوان یک منبع برق تک فاز تحویل داده می‌شود. در بعضی از کشورها مانند اروپا یک عرضه سه فاز ممکن است برای املاک بزرگتر در دسترس قرار گیرد. منبع تغذیه داخلی در آمریکای شمالی مانند یک موج سینوسی با یک اسیلوسکوپ دیده می‌شود، نوسان بین -۱۷۰ ولت و ۱۷۰ ولت، ولتاژ مؤثر ۱۲۰ ولت RMS. برق سه فاز از لحاظ قدرت عرضه شده در هر
ولت RMS. برق سه فاز از لحاظ قدرت عرضه شده در هر کابل استفاده می‌شود و بیشتر مناسب موتورهای الکتریکی بزرگ است. بعضی از اسبابهای بزرگ اروپایی ممکن است توسط برق سه فاز، مانند اجاق‌های الکتریکی و خشک کن‌های لباس طراحی شده باشند. اتصال زمین به‌طور معمول برای سیستم مشتری و همچنین برای تجهیزات متعلق به این ابزار ارائه می‌شود. هدف اتصال سیستم مشتری به زمین محدود کردن ولتاژ است که ممکن است به خاطر اتصال هادی‌های ولتاژهای بالا به هادی‌های ولتاژ پایین‌تر) که معمولاً پایین‌تر از زمین قرار می‌گیرند (یا برای حالتی که یک
از زمین قرار می‌گیرند (یا برای حالتی که یک شکست در یک ترانسفورماتور توزیع اتفاق بیفتد، باشد. سیستم‌های زمینی می‌توانند TT,TN-S،TN-C-S یا TN-C باشند. تغییرات منطقه ای. سیستم‌های ۲۲۰–۲۴۰ ولت. اکثر کشورهای جهان از ۵۰ هرتز ۲۲۰ یا ۲۳۰ ولت تک فاز یا ۴۰۰ ولت ۳ فاز برای خدمات مسکونی و صنعتی سبک استفاده می‌کنند. در این سیستم، شبکه توزیع اولیه، چند ایستگاه در هر منطقه را تأمین می‌کند و برق۲۳۰/ ۴۰۰ ولت از هر پست به‌طور مستقیم به کاربران نهایی در منطقه ای که به‌طور معمول کمتر از ۱ کیلومتر رادیان است، توزیع می‌شود. سه
کمتر از ۱ کیلومتر رادیان است، توزیع می‌شود. سه سیم زنده (گرم) و خنثی به یک ساختمان سه فاز متصل می‌شوند. توزیع تک فاز، با یک سیم زنده و خنثی در داخل کشور استفاده می‌شود که کل بارهای کم نور هستند. در اروپا، برق به‌طور معمول برای صنعت و استفاده خانگی از طریق سیستم سه فاز، چهار سیم توزیع می‌شود. این به یک ولتاژ فاز به فاز ۴۰۰ ولت WYE و یک ولتاژ تک فاز ۲۳۰ ولت بین هر فاز و خنثی می‌دهد. در انگلستان پست الکترونیکی معمولی شهری یا حومه ای کم ولتاژ معمولاً بین 150 kVA و ۱ مگاوات امتیاز داده می‌شود و کل محله چند صد
و ۱ مگاوات امتیاز داده می‌شود و کل محله چند صد خانه را تأمین می‌کند. ترانسفورماتورها به‌طور متوسط بر روی یک بار به‌طور متوسط ۱ تا ۲ کیلووات در هر خانوار اندازه می‌گیرند، و فیوز سرویس و کابل به اندازه ای است که به هر یک از اموال اجازه می‌دهد تا حداکثر بار تقریبی ده برابر آن را به دست آورد. برای مشتریان صنعتی، ۳ فاز ۶۹۰/۴۰۰ ولت نیز در دسترس است یا ممکن است به صورت محلی تولید شود. مشتریان بزرگ صنعتی دارای ترانسفورماتورهای شخصی خود با ورودی ۱۱ کیلو ولت تا ۲۲۰ کیلو ولت هستند. سیستم‌های ۱۰۰–۱۲۰ ولت. اکثر آمریکا
ولت هستند. سیستم‌های ۱۰۰–۱۲۰ ولت. اکثر آمریکا از سیستم ۶۰ هرتز AC، سیستم فاز ۱۲۰/۲۴۰ ولت و در سه فاز برای تأسیسات بزرگ استفاده می‌کنند. ترانسفورماتورهای آمریکای شمالی اغلب خانه‌های خود را در ۲۴۰ ولت مشابه با ۲۳۰ ولت اروپا می‌گیرند. این اسپلیت فاز است که اجازه استفاده از ۱۲۰ ولت در خانه را می‌دهد. در بخش الکتریکی در ژاپن، ولتاژ استاندارد ۱۰۰ وات است، با استفاده از هر دو فرکانس ۵۰ و ۶۰ هرتز AC. بخش‌هایی از کشور از ۵۰ هرتز استفاده می‌کنند، در حالی که بخش‌هایی دیگر از ۶۰ هرتز استفاده می‌کنند. این یک اثر از
دیگر از ۶۰ هرتز استفاده می‌کنند. این یک اثر از ۱۸۰۰ است. بعضی از ارائه دهندگان محلی در توکیو ۵۰ هرتز تجهیزات آلمانی را وارد کردند، در حالی که تأمین کنندگان محلی در اوزاکا ژنراتورهای ۶۰ هرتز از ایالات متحده را آوردند. شبکه‌ها تا زمانیکه کل کشور سیم کشی شده بود رشد کرد. امروزه فرکانس در شرق ژاپن50Hz (از جمله توکیو، یوکوهاما، توکوکو و هوکایدو) و ۶۰ هرتز در غرب ژاپن (از جمله ناگویا، اوزاکا، کیوتو، هیروشیما، شیکوکو و کیوشو) است. اکثر لوازم‌های خانگی برای کار در هر دو فرکانس ساخته شده‌اند. مشکل ناسازگاری زمانی
هر دو فرکانس ساخته شده‌اند. مشکل ناسازگاری زمانی رخ داد که زمین لرزه و سونامی تئووکو در سال ۲۰۱۱ حدود یک سوم ظرفیت شرقی را نابود کرد و برق در غرب نمی‌توانست به‌طور کامل با شرق به اشتراک گذاشته شود، تا زمانیکه کشور یک فرکانس رایج ندارد. چهار ایستگاه مبدل جریان مستقیم با ولتاژ بالا (HVDC) وجود دارد که نیرو را در مرز فرکانس AC ژاپن حرکت می‌دهد. شین شینانو(Shin Shinano) یک ایستگاه HVDC پشت به پشت در ژاپن است که یکی از چهار ایستگاه تعویض فرکانس است که شبکه‌های غربی و شرقی ژاپن را بهم متصل می‌کند. سه نفر ایستگاه
و شرقی ژاپن را بهم متصل می‌کند. سه نفر ایستگاه دیگر Higashi-Shimizu, Minami-Fukumitsu و Sakuma Dam هستند که با هم می‌توانند تا ۱٫۲ گیگاوات برق به شرق یا غرب منتقل کنند. سیستم‌های ۲۴۰ ولت و خروجی‌های ۱۲۰ ولت. بسیاری از خانه‌های مدرن آمریکای شمالی برای دریافت ۲۴۰ ولت از ترانسفورماتور سیم کشی شده‌اند و از طریق استفاده از برق اسپلیت فاز می‌توانند مخازن ۱۲۰ ولت و ۲۴۰ ولت را داشته باشند. ۱۲۰ ولت معمولاً برای روشنایی و اکثر رسانه‌های دیجیتال استفاده می‌شود. خروجی‌های ۲۴۰ ولت معمولاً برای خدمت به اجاق و پخت‌وپز،
۲۴۰ ولت معمولاً برای خدمت به اجاق و پخت‌وپز، آبگرمکن و خشک کن لباس (در صورت استفاده از برق، به جای استفاده از گاز طبیعی) قرار می‌گیرند. گاهی یک خروجی ۲۴۰ ولت در گاراژ برای ماشین آلات یا برای شارژ یک ماشین الکتریکی نصب می‌شود.
رایانش احساسی (که به نام هوش مصنوعی احساسی نیز شناخته می‌شود) مطالعه و توسعهٔ سیستم‌ها و ابزارهایی است که می‌توانند هیجانات انسانی را تشخیص، تفسیر، پردازش و شبیه‌سازی کنند؛ که یک حوزهٔ بین رشته‌ای است که علوم کامپیوتر، روان‌شناسی و علوم شناختی را شامل می‌شود هرچند ممکن است خاستگاه این علوم به اولین جستجوهای فیلسوفانه در احساسات برگردد این شاخهٔ تازهٔ علوم کامپیوتر با مقالهٔ "Rosalind Picard" در سال ۱۹۹۵ در رابطه با رایانش احساسی معرفی شد. هدف این تحقیقات شبیه‌سازی انتقال احساسات می‌باشد. ماشین باید بتواند
انتقال احساسات می‌باشد. ماشین باید بتواند حالت احساسی انسان را تفسیر کرده، رفتار خود را با آن تطبیق داده، به آن احساسات واکنش مناسب نشان دهد. تفاوت بین آنالیز عواطف (sentiment analysis) و آنالیز احساسات این است که دومی احساسات متفاوت را بعینه تشخیص می‌دهد نه صرفاً متفاوت بودن هرکدام از آن‌ها را. حوزه‌ها. یافتن و تشخیص اطلاعات احساسی. کشف اطلاعات احساسی با سنسورهای غیرفعالی آغاز می‌شود که اطلاعات فیزیکی یا رفتاری کاربر را بدون مداخله در ورودی می‌گیرند. دادهٔ جمع‌آوری شده با نشانه‌هایی‌هایی که انسان‌ها از
جمع‌آوری شده با نشانه‌هایی‌هایی که انسان‌ها از آنها کمک می‌گیرند تا احساسات دیگران را درک کنند هم تراز است. برای مثال، یک دوربین ویدئویی ممکن است حالات صورت، بدن و حرکات انسان را ضبط کند در حالی که میکروفون حرف‌های گفته شده را ذخیره می‌کند. سنسورهای دیگر نشانه‌های احساسی را مستقیماً با اندازه‌گیری داده‌های فیزیولوژیکی مانند دمای بدن و مقاومت هیجان آور(galvanic resistance) پیدا می‌کنند. تشخیص اطلاعات احساسی مستلزم آن است که الگوهای معنادار از داده‌های جمع‌آوری شده استخراج شود. این عمل به وسیلهٔ تکنیک‌های
شده استخراج شود. این عمل به وسیلهٔ تکنیک‌های یادگیری ماشین که انواع داده‌ها را تفسیر می‌کنند مانند تشخیص گفتار، پردازش زبان طبیعی یا شناسایی حالات صورت صورت می‌پذیرد صورت می‌گیرد. این الگوریتم‌ها یا یک برچسب (مانند سردرگم) تولید کرده یا به یک فضای ارزش گذاری تخصیص داده می‌شوند. احساسات در ماشین‌ها. یک حوزهٔ دیگر رایانش احساسی طراحی دستگاه‌هایی است که قادرند توانایی‌های حسی ذاتی خود را بروز داده یا می‌توانند احساسات را به‌طور قانع کننده ای شبیه‌سازی کنند. یک نگرش کاربردی تر بر اساس توانایی‌های تکنولوژیکی
یک نگرش کاربردی تر بر اساس توانایی‌های تکنولوژیکی حال حاضر، شبیه‌سازی احساسات در عامل‌های مکالمه ای (مثل السای آمازون) برای اثرگذاری هر چه بیشتر ارتباط بین انسان‌ها و ماشین‌ها می‌باشد. ماروین منسکی، یکی از پیشگامان علوم کامپیوتر در هوش مصنوعی، از احساسات به عنوان بحث وسیع تری در هوش ماشین نام برده در "Emotion Machine" بخاطر نشان می‌کند که: احساس فرق چندانی با روند متفاوتی که ما به عنوان «تفکر» می‌شناسیم ندارد. فناوری‌ها. در علوم شناختی و علوم اعصاب، دو مدل اساسی درک و طبقه‌بندی احساست توسط انسان‌ها را
مدل اساسی درک و طبقه‌بندی احساست توسط انسان‌ها را توضیح می‌دهند: مدل پیوسته (continuous) و مدل قیاسی (categorical). مدل پیوسته هر حالت صورت را به عنوان یک بردار ویژگی در فضای صورت بیان می‌کند. این مدل برای مثال توضیح می‌دهد چگونه احساسات با شدت‌های مختلف دیده می شونند. در مقابل، مدل قیاسی از طبقه‌بندی کننده‌هایی تشکیل شده که هرکدام بر حسب یک دستهٔ عواطف خاص تنظیم شده‌اند. این مدل توضیح می‌دهد چرا عکس‌های یک تزریق مورفین بین صورت خوشحال و شگفت زده به عنوان خوشحال یا شگفت زده تفسیر می‌شوند و نه چیزی بین این
یا شگفت زده تفسیر می‌شوند و نه چیزی بین این دو. این دو نگرش یک عیب بزرگ مشترک دارند: می‌توانند فقط یک نوع حس را از عکس برداشت کنند، این تمام کاری است که این دو روش قادر به انجامش هستند. هرچند با گذشت هر روز می می‌توانیم بیش از یک نوع حس از یک عکس برداشت کنیم. هم روش پیوسته و هم قیاسی قادر به شناسایی چندین حس از یک عکس نیستند، پس یک روش جدید مدل‌سازی در نظر گرفتن یک نوع دسته‌بندی برای هم پوشانی دسته‌بندی‌های کوچک دیگر است. مطالعه ای مرتبط با این موضوع در «مدلی برای درک حالت‌های احساسات صورت انسان‌ها: مرور
برای درک حالت‌های احساسات صورت انسان‌ها: مرور تحقیقات و نقطه نظرات» به تفصیل آورده شده‌است. قسمت‌های بعدی ویژگی‌های احتمالی را مورد توجه قرار می‌دهند که می‌توانند برای تشخیص احساسات به کار گرفته شوند. احساسات در گفتار. تغییرات گوناگون در سیستم عصبی خودکار می‌توانند به‌طور غیر مستقیم گفتار انسان را تغییر دهند و تکنولوژی‌های حسی می‌توانند از این اطلاعات استفاده کرده، احساسات را تشخیص دهند. برای مثال، گفتار ایجاد شده در حالت ترس، عصبانیت یا شادی تند و بلند ادا شده واضحاً زیرتر و گسترده‌تر به گوش می‌رسند در
شده واضحاً زیرتر و گسترده‌تر به گوش می‌رسند در حالی که احساساتی همچون خستگی، بی حوصلگی یا ناراحتی بم تر بوده مبهم تر به گوش می‌رسند. به نظر می‌رسد بعضی عواطف مانند عصبانیت یا تأیید راحت تر به‌طور محاسباتی شناسایی می‌شوند. تکنولوژی‌های پردازش احساسی گفتار حالت احساسی کاربر را با استفاده از آنالیز محاسباتی ویژگی‌های کلامی تشخیص می‌دهند. پارامترهای گفتاری و ویژگی‌های عروضی مانند متغیرهای زیر و بمی صدا و سرعت گفتار می‌توانند به وسیلهٔ تکنیک‌های تشخیص الگو آنالیز شوند. آّنالیز گفتار یک روش کارا برای شناسایی
شوند. آّنالیز گفتار یک روش کارا برای شناسایی حالت حسی با دقت گزارش ۷۰تا ۸۰٪ در مطالعات اخیر می‌باشند. این سیستم‌ها به‌طور متوسط از انسان‌ها (با دقت تقریبی ۶۰٪) بهتر عمل می‌کنند اما دقتشان از سیستم‌هایی که از روش‌های دیگر مانند حالت فیزیولوژیکی یا حالات صورت برای تشخیص احساسات استفاده می‌کنند، کم‌تر است. بهرچند، از آنجایی که بسیاری از مشخصات گفتاری مستقل از معنا یا فرهنگ هستند، این تکنیک روشی امیدبخش برای تحقیقات آتی قلمداد می‌شود. الگوریتم‌ها. فرایند تشخیص احساست در گفتار/ نوشتار نیازمند ایجاد پایگاه داده،
در گفتار/ نوشتار نیازمند ایجاد پایگاه داده، دانش یا مدل فضای برداری قابل اطمینان می‌باشد. که به اندازهٔ کافی گسترده بوده تا تمامی نیازهای کاربردی آن را برطرف کند و همچنین به تعدادی طبقه‌بندی کنندهٔ موفق نیاز است که اجازهٔ دسته‌بندی سریع و دقیق را بدهد. در حال حاضر، بیشتر روش‌های طبقه‌بندی استفاده شده طبقه‌بندی کننده‌های تفکیک کنندهٔ خطی (LDC) , k امین همسایهٔ نزدیک (K-NN)، مدل گوسین ترکیبی (GMM)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)، الگوریتم‌های درخت انتخابگر و مدل‌های مارکوف پنهان
الگوریتم‌های درخت انتخابگر و مدل‌های مارکوف پنهان می‌باشند. تحقیقات بسیاری نشان می‌دهند به‌طور کلی انتخاب طبقه‌بندی کنندهٔ مناسب به‌طور چشم‌گیری عملکرد سیستم را افزایش می‌دهد. لیست زیر توضیح کوتاهی از هر الگوریتم ارائه می‌دهد: ثابت شده‌است که داشتن شواهد صوتی کافی در دسترس وضعیت احساسی یک فرد می‌تواند با مجموعه ای از اکثریت شرکت کننده در رده‌بندی، طبقه‌بندی شود. مجموعه پیشنهاد شده طبقه‌بندی کننده‌ها بر پایه این سه طبقه‌بندی کننده اصلی است: kNN , C4.5 و SVM-RBF Kernel(ترکیب ماشین بردار پشتیبان با هسته تابع
Kernel(ترکیب ماشین بردار پشتیبان با هسته تابع پایه شعاعی). این مقایسه با دو مجموعه دیگر طبقه‌بندی کننده انجام شده‌است: روش یکی در مقابل همهٔ (OAA) و ماشین بردار پشتیبان (SVM) چند منظوره با هسته‌های ترکیبی و یکی روش مجموعه ای از طبقه‌بندی‌ها که شامل دو طبقه‌بندی کننده اصلی است: روش C5.0 و شبکه عصبی. نوع دیگر پیشنهاد شده عملکرد بهتری را نسبت به دو مجموعه طبقه‌بندی کننده دیگر به دست می‌آورد. پایگاه‌های داده. اکثریت عظیم سیستم‌های فعلی، وابسته به داده هستند. این باعث یکی از بزرگترین چالش‌ها در تشخیص احساسات
این باعث یکی از بزرگترین چالش‌ها در تشخیص احساسات مبتنی بر گفتار می‌شود، همان‌طور که دلالت دارد انتخاب یک پایگاه داده مناسب برای آموزش طبقه‌بندی کننده استفاده شده‌است. اکثر اطلاعات موجود در حال حاضر از بازیگران به دست آمده‌است و بنابراین نمایشی از احساسات (emotions)نمونه اولیه است. آن به اصطلاح مجموعه داده‌های بازی شده، معمولاً بر پایه نظریه احساسات اصلی است (که توسط پل اکمن ارایه شد)، که وجود شش احساس اصلی را شامل می‌شود (خشم، ترس، انزجار، تعجب، شادی، غم و اندوه)، و دیگر احساسات به صورت یک ترکیب از آنها
و اندوه)، و دیگر احساسات به صورت یک ترکیب از آنها است. با این اوصاف، هنوز هم اینها کیفیت صوتی بالا و کلاس‌های متعادل را پیشنهاد می‌دهند (گرچه اغلب خیلی کم هستند)، که به افزایش میزان موفقیت در شناخت احساسات کمک می‌کند. با این حال، برای کاربرد زندگی واقعی، داده‌های طبیعی ترجیح داده می‌شود. یک پایگاه داده طبیعی می‌تواند با مشاهده و تجزیه و تحلیل افراد در زمینه‌های طبیعی آنها تولید شود. در نهایت، چنین پایگاه داده‌ای باید به سیستم اجازه دهد تا احساسات را براساس زمینه آنها تشخیص دهد و همچنین اهداف و پیامدهای
زمینه آنها تشخیص دهد و همچنین اهداف و پیامدهای تعامل را تعبیه کند. طبیعت این نوع داده، اجازه می‌دهد تا برای اجرای صحیح زندگی واقعی با توجه به این واقعیت، حالت‌هایی که به‌طور طبیعی در طول تعامل انسان و کامپیوتر (HCI) رخ می‌دهد را توصیف می‌کند. علیرغم مزایای فراوانی که داده‌های طبیعی بر داده‌های بازی شده دارد، بدست آوردن آن دشوار است و معمولاً دارای شدت احساسی کم است. علاوه بر این، داده‌های به دست آمده در زمینه طبیعی به دلیل سر و صدا محیط اطراف و فاصله افراد از میکروفون دارای کیفیت سیگنال پایین است. اولین
از میکروفون دارای کیفیت سیگنال پایین است. اولین تلاش برای تولید چنین پایگاه داده‌ای، کپسول احساس FAU Aibo بود که برای CEICES (ترکیبی از تلاش‌ها برای بهبود طبقه‌بندی خودکار حالت‌های احساسی کاربر) براساس یک زمینه واقع بینانه از کودکان (سن ۱۰ تا ۱۳ سالگی) که با ربات حیوان خانگی Aibo سونی بازی می‌کنند، بود. به همین ترتیب، تهیه یک پایگاه داده استاندارد برای همه تحقیقات احساسی، یک روش ارزیابی و مقایسه تأثیر سیستم‌های تشخیص را فراهم می‌کند. توصیفگرهای گفتار. پیچیدگی روند شناخت تأثیر، با تعداد کلاس‌ها (تأثیرات) و
روند شناخت تأثیر، با تعداد کلاس‌ها (تأثیرات) و توصیفگرهای گفتاری مورد استفاده در طبقه‌بندی افزایش میابد؛ بنابراین، حیاتی است که فقط مرتبط‌ترین ویژگی‌ها را انتخاب کنید تا از توانایی مدل برای شناسایی احساسات همراه با افزایش کارایی، که به‌طور خاص برای تشخیص در زمان واقعی معنی دار است، اطمینان حاصل شود. طبق برخی مطالعات که به استفادهٔ بیش از ۲۰۰ ویژگی مجزا اشاره می‌کند، نشان می‌دهد که دامنه انتخاب‌های ممکن گسترده‌است. برای بهینه‌سازی سیستم و افزایش میزان موفقیت تشخیص صحیح احساسات، شناسایی آنهایی که زاید و
تشخیص صحیح احساسات، شناسایی آنهایی که زاید و نامطلوب هستند، بسیار مهم و حیاتی است. ۱. ویژگی‌های فرکانس - شکل تلفظ : تحت تأثیر نرخ تغییر فرکانس اساسی قرار می‌گیرد. - میانگین زیر و بمی صدا: توصیف چگونگی بالا یا پایینی گوینده نسبت به گفتار عادی که صحبت می‌کند. - شیب حدفاصل: گرایش تغییر فرکانس را در طول زمان توصیف می‌کند، می‌تواند بالا رونده، پایین رونده یا تراز باشد. - کاهش نهایی: مقداری که توسط آن فرکانس در پایان یک صحبت می‌افتد. - دامنه زیرو بمی صدا: اندازه گسترش بین حداکثر و حداقل فرکانس یک سخنرانی است. ۲.
بین حداکثر و حداقل فرکانس یک سخنرانی است. ۲. ویژگی‌های مرتبط با زمان. - نرخ گفتار : میزان لغات یا هجاهایی را که در طول یک واحد زمان بیان می‌شود، توصیف می‌کند. - فرکانس تأکید: میزان وقوع زیر و بمی تأکید شده سخنان را اندازه‌گیری می‌کند. ۳. پارامترهای کیفیت صدا و توصیفگرهای انرژی: - تنفس : صدای تنفس را در گفتار اندازه‌گیری می‌کند. -درخشندگی : غلبه فرکانس بالا یا پایین را در صحبت توصیف می‌کند. -بلندی صدا: دامنه شکل موج صحبت یا به نحوی انرژی صحبت را اندازه‌گیری می‌کند. -ناپیوستگی مکث: گذار بین صدا و سکوت را
می‌کند. -ناپیوستگی مکث: گذار بین صدا و سکوت را توصیف می‌کند. -ناپیوستگی زیر وبمی صدا: گذار از فرکانس اساسی را توصیف می‌کند. شناسایی اثرات چهره. تشخیص و پردازش بیان صورت توسط روش‌های مختلفی از قبیل جریان نوری، مدل‌های پنهان مارکوف، پردازش شبکه عصبی یا مدل‌های ظاهر فعال به دست می‌آید. بیش از یک روش می‌تواند ترکیبی یا همجوشی باشد (تشخیص چندجمله‌ای، مثلاً چهره‌ها و گفتارهای سخنرانی، صورتها و حرکات دست، یا بیان صورت با گفتار و متن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجزیه و تحلیل متادیتای چندجمله ای) برآورد قوی وضعیت
و تحلیل متادیتای چندجمله ای) برآورد قوی وضعیت عاطفی موضوع. پایگاه داده‌های حالت چهره. ایجاد پایگاه داده احساسات یک کار دشوار و وقت گیر است. با این حال، ایجاد پایگاه داده یک گام ضروری در ایجاد یک سیستم است که احساسات انسان را تشخیص می‌دهد. اکثر پایگاه داده‌های احساسی در دسترس عموم فقط حالات چهره ژست گرفته شده را شامل می‌شود. در پایگاه داده‌های حالات ژست گرفته شده، از شرکت کنندگان خواسته می‌شود تا حالات احساسی پایه مختلف را نمایش دهند، در حالی که در پایگاه داده‌های خودجوش حالات طبیعی هستند. تحریک احساسات
داده‌های خودجوش حالات طبیعی هستند. تحریک احساسات خودجوش مستلزم تلاش قابل توجه در انتخاب محرک‌های مناسب است که می‌تواند منجر به نمایش غنی از احساسات مورد نظر شود. در مرحله دوم، این فرایند شامل نشانه گذاری احساسات توسط افراد آموزش دیده به صورت دستی است که پایگاه‌های داده را بسیار قابل اعتماد می‌سازد. چون که ادراک حالات و شدت آنها در واقع پیرو نظر شخصی است، حاشیه نویسی و تفسیر آن‌ها توسط متخصصین برای داشتن اعتبار امری ضروری است. محققان با سه نوع پایگاه داده کار می‌کنند، مانند یک پایگاه داده از اوج حالت
کار می‌کنند، مانند یک پایگاه داده از اوج حالت تصاویر، یک پایگاه داده از توالی‌های تصویر که تصویرگر یک احساس از حالت خنثی تا اوج آن است و کلیپ‌های ویدئویی با حاشیه نویسی‌های احساسی. بسیاری از پایگاه داده‌های حالت چهره صورت گرفته‌اند و برای هدف شناسایی حالات شناخته شده ساخته شده‌اند. دو پایگاه داده که به‌طور گسترده‌ای استفاده می‌شود CK + و JAFFE هستند. دسته‌بندی احساس. با انجام تحقیق میان فرهنگ‌های متفاوت در پاپوآ گینه نو بر روی افراد قبایل پیشین در اواخر دهه ۱۹۶۰، پل اکمن این ایده را که حالت چهره ناشی از