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，限制了交互的沉浸感和共情能力。
  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情感并生成共情回应。
  3. AIVA集成了文本到语音系统和动画头像模块，实现了更具表现力的交互，为情感感知代理提供了一个框架。

📝 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，它可以捕获多模态情感线索，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主要处理文本信息，缺乏对人类情感的理解能力，尤其是在人机交互中，无法捕捉和理解语音、面部表情等非语言情感信号，导致交互缺乏真实感和共情能力。因此，如何使AI助手具备情感感知能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将多模态情感感知能力融入到大型语言模型中，通过构建一个能够理解和处理多种模态情感信息的网络，使AI助手能够感知用户的情绪状态，并生成与之相符的、具有共情能力的回应。这样设计的目的是为了提升人机交互的自然性和有效性。

技术框架：AIVA的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态情感感知网络（MSPN）：用于提取语音、面部表情等多种模态的情感特征。2) 情感感知提示工程：用于指导大型语言模型生成具有共情能力的回应。3) 文本到语音（TTS）系统：将生成的文本回应转化为语音输出。4) 动画头像模块：通过动画形象来表达AI助手的情感状态。整个流程是：用户输入（包括文本、语音、面部表情等） -> MSPN提取情感特征 -> 情感感知提示工程生成回应 -> TTS生成语音 -> 动画头像表达情感。

关键创新：AIVA的关键创新在于多模态情感感知网络（MSPN）的设计，它使用跨模态融合transformer和监督对比学习来有效地融合不同模态的情感信息。与传统的单模态情感分析方法相比，MSPN能够更全面、准确地捕捉用户的情感状态。此外，情感感知提示工程也是一个创新点，它通过特定的提示语来引导大型语言模型生成更具共情能力的回应。

关键设计：MSPN使用了Transformer架构进行跨模态特征融合，具体来说，不同模态的特征首先经过各自的编码器进行处理，然后通过一个跨模态Transformer进行融合。监督对比学习被用于训练MSPN，其目标是使相同情感状态的不同模态特征在嵌入空间中更接近，而不同情感状态的特征则更远离。情感感知提示工程通过在输入提示语中加入情感相关的关键词或短语，来引导大型语言模型生成更具共情能力的回应。具体的情感关键词的选择和组合方式需要根据具体的应用场景进行调整。

📊 实验亮点

论文重点在于提出了一种情感感知的虚拟助手框架，但摘要中并未提供具体的实验数据或性能指标。因此，无法给出具体的性能数据、对比基线、提升幅度等实验亮点。未来的研究方向可能包括对MSPN的性能进行量化评估，并与其他情感识别方法进行比较，以及评估AIVA在实际应用场景中的用户体验。

🎯 应用场景

AIVA具有广泛的应用前景，包括陪伴机器人，可以为老年人或孤独者提供情感支持；社会关怀领域，可以辅助社工进行情感疏导；心理健康领域，可以作为心理咨询的辅助工具；以及更广泛的以人为本的AI应用，例如智能客服、虚拟助手等，提升用户体验和满意度。未来，AIVA有望成为构建更智能、更人性化的AI系统的关键组成部分。

📄 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.