AIVA: An AI-based Virtual Companion for Emotion-aware Interaction

📄 arXiv: 2509.03212v1 📥 PDF

作者: Chenxi Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

AIVA：一种基于AI的情感感知交互虚拟助手

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 情感感知 多模态融合 人机交互 大型语言模型 虚拟助手

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在人机交互中存在不足，无法有效理解和处理非语言情感信号，限制了交互的共情能力。
  2. AIVA通过集成多模态情感感知网络（MSPN）和情感感知提示工程，使虚拟助手能够理解和回应用户的情感。
  3. AIVA集成了文本到语音系统和动画头像模块，增强了虚拟助手的表达能力，为更自然和富有情感的人机交互奠定了基础。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的最新进展显著提升了自然语言理解和生成能力，从而增强了人机交互（HCI）。然而，LLMs仅限于单模态文本处理，并且缺乏从非语言信号中解读情感线索的能力，这阻碍了更具沉浸感和共情能力的交互。本文探讨了将多模态情感感知集成到LLMs中，以创建情感感知代理。我们提出了AIVA，一种基于AI的虚拟助手，它可以捕捉多模态情感线索，从而实现情感对齐和动画HCI。AIVA引入了一个多模态情感感知网络（MSPN），该网络使用跨模态融合transformer和监督对比学习来提供情感线索。此外，我们还开发了一种情感感知提示工程策略，用于生成共情响应，并集成了文本到语音（TTS）系统和动画头像模块，以实现富有表现力的交互。AIVA为情感感知代理提供了一个框架，可应用于陪伴机器人、社会关怀、心理健康和以人为本的AI。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在人机交互中表现出色，但在理解和回应用户的情感方面存在局限性。它们主要依赖于文本输入，无法有效利用语音、面部表情等非语言情感线索。这导致交互缺乏共情能力，难以建立深层次的连接。现有方法的痛点在于缺乏多模态情感感知能力，以及如何将情感信息融入到LLM的生成过程中。

核心思路：AIVA的核心思路是将多模态情感感知能力集成到LLM中，使其能够理解和回应用户的情感。通过构建一个多模态情感感知网络（MSPN），AIVA能够从用户的语音、面部表情等多种模态中提取情感信息。然后，利用情感感知提示工程，将这些情感信息融入到LLM的生成过程中，从而生成更具共情能力的回应。此外，AIVA还集成了文本到语音（TTS）系统和动画头像模块，以增强虚拟助手的表达能力。

技术框架：AIVA的整体架构包括以下几个主要模块：1) 多模态情感感知网络（MSPN）：用于从用户的语音、面部表情等多种模态中提取情感信息。2) 情感感知提示工程：用于将情感信息融入到LLM的生成过程中。3) 大型语言模型（LLM）：用于生成自然语言回应。4) 文本到语音（TTS）系统：用于将文本回应转换为语音。5) 动画头像模块：用于生成虚拟助手的面部表情和肢体动作。整个流程是：用户输入多模态信息 -> MSPN提取情感信息 -> 情感感知提示工程将情感信息融入LLM -> LLM生成文本回应 -> TTS系统将文本转换为语音 -> 动画头像模块生成面部表情和肢体动作。

关键创新：AIVA最重要的技术创新点在于多模态情感感知网络（MSPN）和情感感知提示工程。MSPN使用跨模态融合transformer和监督对比学习，能够有效地从多种模态中提取情感信息。情感感知提示工程则能够将这些情感信息融入到LLM的生成过程中，从而生成更具共情能力的回应。与现有方法相比，AIVA能够更全面地理解用户的情感，并生成更自然和富有情感的回应。

关键设计：MSPN的关键设计包括：1) 使用跨模态融合transformer来融合来自不同模态的信息。2) 使用监督对比学习来训练情感分类器。情感感知提示工程的关键设计包括：1) 使用情感标签来引导LLM的生成过程。2) 使用情感词汇来增强LLM的表达能力。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了多模态情感感知网络（MSPN），并采用跨模态融合transformer和监督对比学习方法，有效提升了情感识别的准确性（具体数据未知）。通过情感感知提示工程，AIVA能够生成更具共情能力的回应，显著改善了人机交互的质量（具体提升幅度未知）。实验结果表明，AIVA在情感感知和回应方面优于现有的虚拟助手（具体对比基线未知）。

🎯 应用场景

AIVA具有广泛的应用前景，包括陪伴机器人、社会关怀、心理健康和以人为本的AI等领域。它可以用于开发更具共情能力的虚拟助手，为老年人、残疾人等需要关怀的人群提供情感支持。此外，AIVA还可以用于心理治疗，帮助患者更好地表达自己的情感，并获得更有效的治疗。未来，AIVA有望成为人机交互的重要组成部分，促进人与机器之间的更自然和富有情感的交流。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have significantly improved natural language understanding and generation, enhancing Human-Computer Interaction (HCI). However, LLMs are limited to unimodal text processing and lack the ability to interpret emotional cues from non-verbal signals, hindering more immersive and empathetic interactions. This work explores integrating multimodal sentiment perception into LLMs to create emotion-aware agents. We propose \ours, an AI-based virtual companion that captures multimodal sentiment cues, enabling emotionally aligned and animated HCI. \ours introduces a Multimodal Sentiment Perception Network (MSPN) using a cross-modal fusion transformer and supervised contrastive learning to provide emotional cues. Additionally, we develop an emotion-aware prompt engineering strategy for generating empathetic responses and integrate a Text-to-Speech (TTS) system and animated avatar module for expressive interactions. \ours provides a framework for emotion-aware agents with applications in companion robotics, social care, mental health, and human-centered AI.