Sistem Interaksi Cerdas: Meningkatkan Respons Emosi dengan Model Multi-Modality Berbabis GCN

Namun, meskipun model ini menawarkan kemajuan yang signifikan, tantangan terkait pengolahan data dalam skala besar dan pengaturan hyperparameter tetap menjadi hambatan yang perlu diatasi. Untuk itu, penelitian lebih lanjut perlu dilakukan untuk meningkatkan efisiensi sistem ini, terutama dalam hal pengurangan kompleksitas komputasi dan penerapannya dalam lingkungan dunia nyata. Meskipun demikian, implikasi dari penelitian ini sangat luas, mulai dari aplikasi dalam asisten suara, sistem rumah pintar, hingga kendaraan otonom yang mampu merespons emosi pengemudi.

Secara keseluruhan, model ini membuka jalan bagi teknologi yang lebih manusiawi dan personal dalam sistem interaksi manusia-komputer. Dengan terus mengembangkan kemampuan model ini untuk menangani data yang lebih besar dan lebih beragam, kita dapat memasuki era baru di mana mesin tidak hanya memahami perintah manusia, tetapi juga merespons emosi mereka dengan cara yang lebih sensitif dan empatik.

Referensi

Wu, W., Chen, D., & Li, Q. (2024). A two-stage multi-modal multi-label emotion recognition decision system based on GCN. International Journal of Decision Support System Technology, 16(1), 1--17. https://doi.org/10.4018/IJDSST.352398