Emotify: emotional game for children with autism spectrum disorder based-on machine learning

Rouhi Amirreza, Spitale Micol, Catania Fabio, Cosentino Giulia, Gelsomini Mirko, Garzotto Franca

Erschienen in:

Companion Proceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces

Jahr:

2019

Typ:

Konferenzbeitrag

URL:

Zusammenfassung

Kinder mit Autismus-Spektrum-Störung (ASS) haben häufig Schwierigkeiten, Emotionen zu erkennen und auszudrücken. Es fällt ihnen schwer, Freude, Traurigkeit und Wut bei anderen Menschen zu erkennen und die eigenen Gefühle auszudrücken. Diese Schwierigkeit führt zu erheblichen Beeinträchtigungen der Kommunikation und der sozialen Funktionsfähigkeit. Der Beitrag schlägt ein gesprochenes Lernspiel vor, das Techniken des maschinellen Lernens nutzt, um Kindern mit ASS zu helfen, Emotionen richtig zu erkennen und auszudrücken. Das Spiel konzentriert sich auf vier Emotionszustände (Freude, Traurigkeit, Wut und Neutralität) und ist in zwei Stufen mit steigendem Schwierigkeitsgrad gegliedert: Im ersten Schritt lernen die Kinder, Gefühle zu erkennen und auszudrücken, in der zweiten Phase werden die emotionalen Fähigkeiten der Nutzerin oder des Nutzers geprüft und bewertet. Die Anwendung integriert einen mehrsprachigen Emotionserkenner, der auf der Stimmhöhe basiert.