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2025年“感术”行动考试试卷及答案

1.本试卷满分150分，考试时间150分钟；

2.所有答案需填写在答题纸上，写在试卷上无效；

3.禁止使用电子设备，违者按作弊处理。

第一部分基础理论（共50分）

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.情感计算（AffectiveComputing）的核心目标是：

A.模拟人类情绪表达的物理特征（如面部表情、语音语调）

B.使计算机能够识别、解释、处理和模拟人类情感

C.开发基于情感反馈的智能硬件设备

D.建立情感与认知的神经科学关联模型

2.以下哪项不属于多模态情感识别的典型数据源？

A.面部微表情视频（FPS=30）

B.心电图（ECG）的RR间期变异

C.自然语言文本的情感极性词频统计

D.环境温度与湿度传感器数据

3.基于深度学习的情感识别模型中，LSTM（长短期记忆网络）更适合处理以下哪类数据？

A.静态面部图像的表情分类

B.连续语音信号的情感韵律分析

C.脑电（EEG）的时频特征提取

D.文本情感分析中的词向量表示

4.在情感计算的伦理框架中，“情感隐私保护”的核心要求是：

A.限制情感数据的采集场景（如仅允许公开场合）

B.确保用户对自身情感数据的知情、同意与删除权

C.禁止将情感识别技术用于商业营销领域

D.要求情感计算模型的决策过程完全可解释

5.以下哪项是“具身认知理论”在情感交互中的典型应用？

A.智能机器人通过模仿人类点头、摇头动作增强情感共鸣

B.手机输入法根据用户历史输入推测情感倾向并推荐词汇

C.车载系统通过分析驾驶员心率变化调整空调温度

D.教育类AI根据学生答题速度判断焦虑水平并推送鼓励语

6.目前主流的情感数据库（如AffectNet、SEWA）中，情感标签的主要标注方式是：

A.基于心理学量表（如PANAS）的主观评分

B.神经科学实验（如fMRI）的客观生理指标

C.语言学家对文本情感极性的人工标注

D.计算机视觉模型自动生成的表情分类标签

7.在情感响应系统的设计中，“情感真实性”的关键挑战是：

A.如何让机器情感表达符合人类文化差异（如不同国家对“愤怒”的表现形式）

B.如何提高情感识别的准确率（如从85%提升至95%）

C.如何降低情感计算的硬件成本（如部署边缘端设备）

D.如何避免情感数据的过度采集（如用户未授权的语音录音）

8.脑机接口（BCI）在情感识别中的优势在于：

A.无需用户主动配合即可获取情感信号

B.能够直接捕捉大脑皮层的情感相关神经活动

C.数据采集设备便携性强（如可穿戴头环）

D.对环境噪声（如背景音、光线变化）不敏感

9.以下哪项属于“情感计算”与“传统模式识别”的本质区别？

A.输入数据类型更复杂（包含多模态信息）

B.目标不仅是分类，还需理解情感的上下文与意图

C.模型训练需要更大规模的标注数据

D.应用场景更偏向消费电子领域

10.在智能客服系统中，“情感回弹性”设计的主要目的是：

A.当用户情绪激动时，系统能快速切换至人工客服

B.系统在处理大量负面情绪咨询后，仍保持稳定响应能力

C.基于用户历史情感数据预测其未来情绪趋势

D.通过幽默语言或共情表达缓解用户负面情绪

二、填空题（每题2分，共10分）

1.情感计算的三大核心技术模块是________、情感理解、情感生成。

2.国际通用的情感维度模型中，“唤醒度（Arousal）”与“________”（Valence）构成二维情感空间。

3.面部动作编码系统（FACS）通过分析________的运动来识别基本表情（如高兴、悲伤）。

4.语音情感识别中，基频（F0）的________（如均值、方差、过零率）是关键特征。

5.欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）规定，涉及________（如情感、健康）的个人数据需获得用户明确同意方可处理。

三、简答题（每题10分，共20分）

1.简述多模态情感融合的主要方法（至少列举3种），并说明其适用场景。

2.从神经科学角度，解释“生理信号（如心率变异性、皮肤电反应）为何能反映情感状态”。

第二部分应用实践（共60分）

四、案例分析题（20分）

某教育科技公司开发了一款“智能学习陪伴机器人”，目标用户为812岁小学生。机器人通过摄像头（采集面部表情）、麦克风（采集语音）、可穿戴手环（采集心率、皮肤电）三种方式获取用户情感数据，功能