AI赋能多模态情绪识别
AI 驱动的多模态情感识别：融合文本、图像与语音的情感分析解决方案
·
使用 Next.js、FastAPI 和最先进的 AI 模型的现代全栈情绪识别应用程序。
多模态情感识别：融合文本、图像与语音的情感分析解决方案
在当今数字化时代，理解人类情感已成为人工智能领域的重要研究方向。无论是社交媒体互动、客户服务还是心理健康监测，情感识别技术都扮演着关键角色。本文将介绍一款创新的多模态情感识别应用，它能够通过文本、图像和语音三种不同模态的数据，全面解析人类情感状态。
✨ 系统功能简介
- 🎨 现代 UI - 使用 Tailwind CSS v4 进行漂亮的渐进设计
- 📝 文本分析 - 从书面文本中检测情绪
- 📸 图片上传 - 从照片中进行面部情绪分析
- 🎤 语音分析 - 录音和音调情绪检测
- 🤖 机器学习 - 决策树和 KNN 预测
- 📊 可视化效果 - 交互式置信度图
- 💾 历史跟踪 - 保存和查看过去的分析
前端技术栈
- Next.js 16：采用 App Router 和 Turbopack，提供卓越的性能和开发体验
- TypeScript：带来类型安全，减少运行时错误
- Tailwind CSS v4：实现精美的梯度设计和响应式布局
- Lucide React Icons：提供直观的图标系统，增强用户体验
后端技术栈
- FastAPI：高性能的 Python API 框架，支持异步操作
- Hugging Face Transformers：提供预训练的 NLP 模型
- PyTorch：强大的深度学习框架，支持模型训练和推理
- Scikit-learn：实现决策树和 KNN 等传统机器学习算法
- Pandas & Matplotlib：用于数据处理和可视化
📁 项目结构
<span style="background-color:#e6eaef"><span style="color:#010409"><span style="color:#010409"><span style="background-color:#e6eaef"><code>.
├── backend/
│ ├── main.py # FastAPI server & AI logic
│ └── requirements.txt # Python dependencies
├── frontend/
│ ├── app/
│ │ ├── page.tsx # Main UI component
│ │ ├── layout.tsx # Root layout
│ │ └── globals.css # Global styles
│ └── package.json
├── start-backend.sh # Backend startup (Mac/Linux)
├── start-frontend.sh # Frontend startup (Mac/Linux)
├── start-backend.bat # Backend startup (Windows)
├── start-frontend.bat # Frontend startup (Windows)
└── README.md
</code></span></span></span></span>前置条件
- Python 3.10-3.13（注意：不支持 Python 3.14）
- Node.js 18 + 和 npm
- 麦克风访问权限（用于语音分析）
- 2-3 GB 磁盘空间（用于存储 AI 模型）
安装与运行步骤
1. 启动后端服务（终端 1）：
# Mac/Linux
./start-backend.sh
# Windows
start-backend.bat
2. 启动前端应用（终端 2）：
# Mac/Linux
./start-frontend.sh
# Windows
start-frontend.bat
3. 打开浏览器访问：
- 前端界面：http://localhost:3000
- 后端 API：http://localhost:8000
- API 文档：http://localhost:8000/docs
使用指南：如何进行情感分析
使用该应用进行情感分析非常简单直观：
- 文本分析：在文本框中输入您的感受或任何文本内容
- 图像分析：点击 "上传" 按钮选择照片，或使用 "相机" 直接拍摄（如果设备支持）
- 语音分析：点击 "开始录音"，清晰说话 5-10 秒，然后点击 "停止"
- 开始分析：点击 "分析情感" 按钮
- 查看结果：系统会展示情感分类、置信度图表和机器学习预测结果
架构设计：前后端分离的高效协同
该项目采用前后端分离的架构，确保了系统的灵活性和可扩展性：
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Next.js UI │ ◄─────► │ FastAPI Server │
│ (Port 3000) │ HTTP │ (Port 8000) │
└─────────────────┘ └─────────────────┘
│
┌────────┴────────┐
│ AI Models │
│ - Text (RoBERTa)│
│ - Image (ViT) │
│ - Audio (Wav2Vec2)│
└─────────────────┘
- 前端（Next.js）：负责用户界面渲染和用户交互，通过 HTTP 请求与后端通信
- 后端（FastAPI）：处理业务逻辑，协调三个 AI 模型的运行，并向前端返回分析结果
- AI 模型层：三个专门优化的模型分别处理文本、图像和语音数据，提取情感特征
部署指南：从本地到生产环境
后端部署（适用于 Railway/Render/AWS 等平台）
pip install -r backend/requirements.txt
uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
前端部署（推荐使用 Vercel）
cd frontend
npm run build
部署时需设置环境变量：NEXT_PUBLIC_API_URL=https://your-backend-url.com
常见问题与解决方案
在使用过程中，您可能会遇到一些常见问题，以下是解决方案：
🐛 常见问题解决
后端无法启动：
- 检查 Python 版本：
python3 --version（必须是 3.10-3.13） - 重建虚拟环境：
rm -rf venv && python3.13 -m venv venv - 首次运行会下载约 1-2GB 的 AI 模型，可能需要 1-2 分钟
前端无法启动：
- 检查 Node.js 版本：
node --version（必须是 18+） - 重新安装依赖：
cd frontend && rm -rf node_modules && npm install
分析失败：
- 确保后端显示 "✅ Models loaded successfully"
- 检查后端是否在 8000 端口运行
- 查看浏览器控制台（F12）寻找错误信息
音频功能不正常：
- 在浏览器中授予麦克风权限
- 清晰说话 5-10 秒
- 推荐使用 Chrome 或 Edge 浏览器以获得最佳兼容性
📊 API 端点
GET /- 健康检查GET /health- 模型状态POST /analyze- 分析情绪（多部分/表单数据）text：字符串image：文件audio：文件
GET /history?limit=10- 获取分析历史记录
后端部署（适用于 Railway/Render/AWS 等平台）
pip install -r backend/requirements.txt
uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT
前端部署（推荐使用 Vercel）
cd frontend
npm run build
部署时需设置环境变量：NEXT_PUBLIC_API_URL=https://your-backend-url.com
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