"本书多层次、全方位、立体式地凝练和总结了近几年情感计算领域的主要理论和方法，内容涵盖情感计算的基础原理、前沿技术和应用等多层次内容，也包括了该领域前沿的**研究成果。 本书共分为8章，内容讲解由浅入深，层次清晰，通俗易懂。第1章为情感计算背景介绍，重点介绍情感计算的内涵与情感计算的历史； 第2章为脑认知与情感计算，探索脑认知与情感计算的关系，针对情感计算的理论取向、情感在神经学的区分、情感的脑神经结构和网络、基于脑认知的情感模型几方面展开详细介绍； 第3章为情感计算模型，重点阐述了当前主流的离散情感计算模型和维度情感计算模型，并进一步拓展介绍了基于个性化的情感模型； 第4章为情感特征，针对语音、视频、文本、生理参数等不同模态的数据，分析不同情境下的情感关联特征； 第5章为情感识别，针对情感识别中现存的三类问题展开详细介绍，并拓展分析情感识别重要的外延性工作，包括微表情检测、人格分析、精神状态分析以及言语置信度分析等问题； 第6章为情感倾向性分析，重点阐述文本情感分析的主流方法，然后进一步介绍舆情分析； 第7章为情感生成，首先探索了情感诱发方法和数据有效性分析方法，在此基础上分别针对情感语音合成、表情生成、多模态情感生成中的关键问题进行阐述； 第8章为情感计算的应用，介绍情感计算在情感机器人、医疗健康、社交媒体、公共安全、智能金融、智慧教育等不同领域的应用。 本书可以作为高等学校人工智能类专业各层次的教材，也可以作为人工智能从业者设计、应用、开发的参考用书。 "

陶建华，清华大学自动化系长聘教授，国家杰出青年基金获得者，国家万人领军人才，享受国务院政府特殊津贴。主要从事情感计算、智能语音处理、模式识别等方向，在TPAMI、TASLP、TAFFC、TSMCB等国内外主要期刊或会议上发表论文300余篇，先后负责国家863重点项目、国家重点研发计划项目、国家自然科学基金重点项目、中科院先导项目、国家发改委项目等重点科研任务。研究成果获2022年中国人工智能学会吴文俊技术发明特等奖（排名一）、2021年中国电子学会技术发明一等奖（排名一）、2018年中国电子学会技术进步一等奖（排名三），并多次在国内外学术会议上获奖。目前担任中国计算机学会会士和常务理事、中国人工智能学会常务理事兼情感智能专委常务副主任、中国图象图形学会理事兼人机交互专委主任等，并担任IEEE TASLP、Speech Communication、计算机研究与发展等多个主要国内外期刊编委，同时担任Interspeech、ACII、IEEE ICSP、IEEE MLSP等会议大会主席或程序委员会主席。

前言 情感计算技术能够通过计算模型分析人们的情感变化，是人工智能的重要组成部分，在医疗、金融、媒体、安全、交互等领域发挥着重要作用。近几年，国务院、科技部和国家基金委等国家部委纷纷设立重大重点项目支持情感计算方面的研究。随着人工智能技术的发展，情感计算技术不断取得突破，学术界和工业界均对情感计算技术给予了极大的关注。情感计算技术为健康医疗、社会安全等国家重大需求提供有效支撑，促进了传统行业的智能化升级，同时也将为国家重大战略需求和相关产业生态链的形成奠定理论和技术基础。 本书多层次、全方位、立体式地凝练和总结了近几年情感计算领域的主要理论和方法，内容涵盖情感计算的基础原理、前沿技术和应用等多个层次内容，也包括了该领域前沿的最新研究成果。本书共分为8章，内容讲解由浅入深，层次清晰，通俗易懂。第1章重点介绍情感计算的内涵与情感计算的历史； 第2章探索脑认知与情感计算的关系，针对情感计算的理论取向、情感在神经学的区分、情感的脑神经结构和网络、基于脑认知的情感模型几方面展开详细介绍； 第3章重点阐述了当前主流的离散情感计算模型和维度情感计算模型，并进一步拓展介绍了基于个性化的情感模型； 第4章针对语音、视频、文本、生理参数等不同模态的数据，分析不同情境下的情感关联特征； 第5章针对情感识别中现存的三类问题展开详细介绍，并拓展分析情感识别重要的外延性工作，包括微表情检测、人格分析、精神状态分析以及言语置信度分析等问题； 第6章重点阐述文本情感分析的主流方法，然后进一步介绍舆情分析； 第7章首先探索了情感诱发方法和数据有效性分析方法，在此基础上分别针对情感语音合成、表情生成、多模态...