你是要增加妹纸数量吗？

实验室里有两个可以互动的，一个是小电视一个是机柜，要两个电池，小电视拿了之后可以造3级头，机柜开了可以加一个妹子。

　　PS：森林据点的机柜也要一个电池，然后可以再加一个妹子，算上商人妹子就是总共5个妹子。

　　电池的话，在实验室有机会可以捡到，捡不到就手机材料吧，不难的，捡一会就好了。

大部分工具制作过程就是，先在地图上找到材料，再做成零件，最后做成成品。材料不够的话，可以到商人那里用其他材料进行等价交换，游戏中没有金钱系统，所以只能用材料换材料。

例如最简单的捕虫网，需要在地图上找到5个废物（到处都有）合成坏虫网，再用坏虫网+3个布合成白色捕虫网。

　　其中，废物和布就属于零件，虫网就属于工具，布又需要3个棉花在零件选项里合成。

　 工具升级

　　工具的升级也就是白色的工具加一些零件升级成蓝色的。例如蓝色捕虫网就是需要白色捕虫网+3个布，品质越高的升级所需要的材料当然也越多。

总体来说这一块还是非常简单易懂的，大家在游戏中自己摸索一下相信就可以掌握了。

干货如下，请收藏:

1.与妹子谈话后会获得一把破损钓鱼竿，需要收集木头修补。收集好流木后制造鱼竿解锁信息选项，这里可以给人物装备道具，还可以看妹子的状态，三心后还会解锁心情和干劲状态。

2.用鱼竿钓完鱼后去找妹子准备建造篝火。在家具选项找到篝火，在篝火做完鱼后与商人以物换物，获得点数用来解锁。

3.饮食系统一定要到废墟里的料理台来，做完料理后一定要放到第二个选项的储存库里，你放在背包或者其他箱子妹子是没得吃的。河边有脱衣所，需要你在创建人物的编辑器里保存服装，然后把服装搭配放到脱衣所里，这样妹子就会自动换成你放的服装入浴

4.让妹子成长就是和妹子互动，聊天战斗都行，但是和妹子互动会有CD时间，在妹子找东西，如厕，入浴还有睡觉的时候可以右键变身自由强袭，我记得好像可以刷新互动的CD，不过有时候会让妹子心情好有时候不好，妹子心情不好的时候基本不听你意见，很容易自己把自己饿昏。

Ps：地图上有用的点，最左下角厕所位置附近不定期会出现特殊宝箱，可以不定期去看下，最右侧手套收集点可以获得溪水，路过的时候顺便收集下比较好，后面做料理用得上，左上角的机器处可以更换男女角色和外表，如果出现妹子过劳，可以用机器直接切换其他妹子再切回来，过劳会消失但是大多时候饥饿都会是0，妹子生病的时候点给药，然后进来之后上面到时候会有两个分类栏，一定要点图片上胶囊的分类，要不然看不到药。

知乎上有很多关于“如何判断女朋友是否生气”之类的问题，有人回答：字越少，事越大；还有人说：真生气，一个月不联系；假生气，会撒娇说“我生气了”。

“女朋友是生气了么？”是千古难题

所以，女朋友的“我没生气，真的没生气”=“很生气”；“我生气了”=“撒娇，没生气，亲亲抱抱举高高嘛”。这样的情绪逻辑让直男们抓狂。

究竟应该怎么样才能听出女朋友到底生气了没呢？

据说，AI 已经在听音识情绪上做出成绩，可能比男生抓耳挠腮地琢磨半天的结果更准确。

Alexa 语音助手：正在修炼成为暖男

亚马逊语音助手Alexa在感知情绪方面，可能比男朋友还机智。

今年，经过最新升级后，Alexa已经能够通过分析用户指令的高低和音量等反应，识别出快乐、高兴、愤怒、悲伤、烦躁、恐惧、厌恶、厌倦甚至压力等情绪，并对相应指令做出回应。

比如，如果一个女生一边擤鼻涕一边咳嗽一边又跟Alexa说自己有点饿了，那么Alexa就会通过对女生说话的的音调（虚弱、低沉）和背景音（咳嗽、擤鼻涕）分析出她很可能得病了，然后发出来自机器的贴心关怀：要不要来碗鸡汤，或者叫个外卖？甚至直接线上订购一瓶止咳糖浆一小时内送货上门？

这表现，是不是比钢铁直男男朋友还贴心？

人工智能做情绪分类已不是什么新鲜事了，不过，最近，亚马逊Alexa Speech团队前段时间打破了传统方法，发表了新的研究成果。

传统的方法都是有监督的，其获取的训练数据已经根据说话者的情绪状态被标记过。而亚马逊 Alexa Speech 团队的科学家最近采用了一种不同的方法，他们在国际声学，语音和信号处理会议（ICASSP）上发表了介绍这种方法的论文《Improving Emotion Classification through Variational Inference of Latent Variables》（https://t/Ai0se57g）

他们没有采用详尽注释过“情感”的语料库来训练系统，而是提供了一个对抗自编码器（AAE）。这是一个包含来自10个不同发言者的10,000个话语的公开数据集。

他们得到的研究结果是，在判断人们的声音中的效价（emotion valence）或情感价值（emotional value）时，神经网络的准确度提高了 4％。在团队的努力下，通过用户声音，便能可靠地确定用户的心情或情绪状态。

AAE 模型原理示意图

论文的共同作者，Alexa Speech 组高级应用科学家 Viktor Rozgic 解释道，对抗自编码器是包含编码器的两部分模型——编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器学习生成输入语音的紧凑（或潜在）表示，编码训练示例的所有属性；而解码器重建来自紧凑表示的输入。

对抗自编码器的架构

研究人员的情绪表征由三个网络节点组成，三个网络节点分别用于三种情绪测量：效价，激活（activation，说话者是警觉的，投入的还是被动的），以及支配（说话者是否感觉被周边局面控制）。

训练分三个阶段进行。第一阶段使用无标签的数据单独训练编码器和解码器。第二阶段为对抗训练，对抗性鉴别器试图区分编码器产生的真实表示与人工表示的技术，该阶段用于调整编码器。在第三阶段，调整编码器以确保潜在情绪表示，来预测训练数据的情绪标签。

为了捕获有关语音信号的信息，在涉及句子级特征表示的hand-engineered实验中，他们的 AI 系统在评估效价方面比传统训练网络的准确度提高了 3％。

此外，他们表示，当向网络提供一组表示20毫秒帧(或音频片段)声学特性的序列时，效果提高了 4%。

MIT 实验室打造神经网络1.2 秒感知愤怒

亚马逊不是唯一一家研究改进的基于语音的情绪检测的公司。麻省理工学院媒体实验室Affectiva最近演示了一个神经网络SoundNet：可以在短短1.2 秒内（已经超越人类感知愤怒所需时间）将愤怒与音频数据分类，并且无论哪种语言。

Pixabay

Affectiva 的研究人员在新论文《Transfer Learning From Sound Representations For Anger Detection in Speech》（http://www.hixs.net/d/file/gt/2022-05/dvrh4letwkv.pdf ROC 曲线，虚线表示随机分类器的 ROC

团队表示，“识别愤怒应用广泛，包括会话界面和社交机器人，交互式语音应答（IVR）系统，市场研究，客户代理评估和培训，以及虚拟现实和增强现实。”

未来的工作将开发其他大型公共语料库，并为相关的基于语音的任务训练 AI 系统，例如识别其他类型的情绪和情感状态。

以色列 App 识别情绪：准确率 80%

以色列创业公司Beyond Verbal开发了一款名为Moodies 的应用，它能够通过麦克风采集说话者的声音，经过 20 秒左右的分析，判断说话者的情绪特征。

Moodies 拥有一套特殊的算法，软件会对说话者的节奏、时间、声音大小、停顿以及能量等情绪维度进行分析

尽管语音分析专家承认语言与情绪具有相关性，但不少专家却质疑这种实时测算的准确性——这类工具收集到的声音样本非常有限，实际的分析可能需要收集数年的样本。

“以目前认知神经学的水平，我们根本没有技术真正地了解一个人的思想或者情感。”哥伦比亚大学心理学教授助理Andrew Baron说道。

不过Beyond Verbal负责市场的副总裁Dan Emodi表示，Moodies 经过了三年多的研究，根据用户的反馈，应用分析的准确率约为 80%。

Beyond Verbal公司表示，Moodies可以应用于自我情绪诊断、客服中心处理顾客关系甚至检测求职者是否说谎，当然你也可以带到约会的场景中，看对方是否真的对自己感兴趣。

语音情绪识别依然面临挑战

虽然很多科技公司已经在这方面有着多年的研究，也得到不错的成果。但是，正如Andrew Baron所质疑的，这项技术还面临多个挑战。

就像女朋友一句平静的“我没生气”并不代表她真的没生气一样，一个发音中可以包含多种感情，不同情感的边界也难以界定，哪个情绪是当前主导的情绪？

并不是所有的语气都像视频中这样明显与激烈，表达情感是一个个性化极强的事情，根据个人，环境甚至文化差异都很大。

此外，一种情绪可能持续很长时间，但期间也会有快速变化的情绪，情感识别系统是检测长期的情绪还是短时的情绪呢？比如某人限于失业的痛苦中，但期间因为朋友的关心短暂开心了一下，但实际上他仍处于伤心状态，AI 该怎么定义他的状态呢？

而另一个令人担心的事是，当这些产品能够听懂人的情绪后，是否会因为用户对它的依赖，而询问更多隐私性的问题，获取用户多方面信息，从而将“服务”变成“买卖”？

愿你会拥有大白，也拥有真正懂你的人

很多人都想拥有一个温暖又贴心的大白，这个在科幻动画里才有的高情商机器人，未来是否会成真呢？

非常低落而缓慢地跟小冰说话得到无情回答

目前，很多聊天机器人依然没有情商，无法感知用户的小情绪，常常把天聊死。所以，真正能够听懂你的，依然是陪伴在你身边倾听你的人。

作者：神经小姐姐