情感AI开源领域近年来发展迅速，涌现出多个覆盖文本、多模态、语音、垂直场景的优质项目，为开发者提供了从基础框架到应用落地的完整工具链。以下从核心项目分类、技术特点、应用场景等维度，对当前主流的情感AI开源项目进行详细梳理：
一、文本情感分析：中文与多语言的基础工具
文本情感分析是情感AI的核心任务之一，主要通过处理文本内容识别情感倾向（积极/消极/中性）。以下是几个值得关注的中文开源项目：
cnsenti：中文情感分析专用库
• 项目定位：针对中文文本的情感分析工具，提供情绪分类、正负情感判断等功能，支持词频统计与情感词计数。
• 技术特点：基于Python开发，API设计简洁，适合快速集成；支持自定义模型调优，可通过预处理（如去除特殊字符）提升准确性。
• 应用场景：社交媒体监控、产品评论分析、舆情管理等，例如电商平台可通过该工具分析用户评论，了解产品满意度。
百度Senta：产业级文本情感分析系统
• 项目定位：百度开源的情感预训练模型系统，支持中英文双语，覆盖句子级、评价对象级、观点抽取三大任务。
• 技术特点：采用SKEP（情感知识增强预训练）模型，融合情感知识（如情感极性词、程度副词），提升情感理解的准确性；提供一键式预测工具，支持产业级应用（如客户服务、舆情分析）。
• 性能表现：在14项中英文情感分析任务上超越SOTA（State-of-the-Art），中文句子级准确率达96.5%，英文达97.6%。
二、多模态情感识别：融合视觉与音频的复杂场景处理
多模态情感识别通过融合视觉（面部表情）、音频（语调）等多源数据，更精准地识别情感状态，适用于智能硬件、人机交互等场景。
阿里R1-Omni：全模态情感识别大模型
• 项目定位：阿里通义实验室开源的全模态情感识别模型，专注于视觉与音频模态的情绪分析，支持泛化能力（如处理分布外数据）。
• 技术特点：基于HumanOmni-0.5B基础模型，采用可验证奖励强化学习（RLVR）与组相对策略优化（GRPO），将强化学习与多模态情感识别结合，提升推理能力与泛化性；支持复合奖励机制（准确率+格式），可展示关键模态的作用过程。
• 性能表现：在同分布测试集（DFEW、MAFW）上较基线模型提升超35%，在RAVDESS分布外数据集上UAR（未调整召回率）提升超13%。
AffectEval：模块化情感计算框架
• 项目定位：南加州大学开源的模块化情感计算框架，支持多模态（文本、生理信号、视觉）、多领域（心理健康、教育、老龄化）的情感识别。
• 技术特点：采用面向对象设计，包含信号采集、预处理、特征提取、分类等组件，用户可自定义组件或调整流程；提供标准数据集格式，减少重复工作；支持跨领域迁移（如从心理健康到教育场景）。
• 应用场景：心理健康监测（如焦虑、抑郁检测）、教育（如学生情绪跟踪）、老龄化（如阿尔茨海默病辅助诊断）。
三、语音情感分析：实时交互与智能硬件
语音情感分析通过处理语音中的语调、语速、音量等特征，识别说话者的情感状态，适用于智能音箱、客服机器人等实时交互场景。
Pipecat：实时语音情感计算框架
• 项目定位：开源的实时语音与多模态对话AI框架，专注于语音情感监测与智能响应。
• 技术特点：支持实时分析用户语音中的情感特征（如愤怒、悲伤、喜悦），并调整AI响应方式（如同理心回复）；集成Hume TTS（语音合成）、Cartesia TTS（多情感表达）等服务，提升语音交互的自然度；支持多平台部署（Vercel、Docker、腾讯轻量云）。
• 应用场景：客户服务（如识别客户不满情绪，及时转接人工）、心理健康陪伴（如监测用户情绪变化，提供安慰）。
face-API：浏览器端人脸情绪识别
• 项目定位：基于TensorFlow.js的开源人脸检测与情绪识别库，无需后端服务器，直接在浏览器中运行。
• 技术特点：轻量化部署，支持Web、Node.js、React Native环境；提供人脸检测、68点关键点定位、情绪分类（愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性）三大功能；支持自定义模型训练（如针对特定场景优化）。
• 应用场景：智能硬件（如摄像头监测用户情绪）、教育（如课堂学生情绪跟踪）、直播（如互动主播识别观众情绪）。
四、垂直场景：心理健康与虚拟陪伴
情感AI在心理健康、虚拟陪伴等垂直场景的应用需求增长迅速，以下是针对这些场景的开源项目：
心元泛心理基座大模型：心理健康领域专用
• 项目定位：心言集团开源的泛心理领域基座大模型，专注于心理健康服务（如情绪疏导、陪伴）。
• 技术特点：基于Qwen3（阿里开源模型）深度优化，融合亿级多模态情感数据（文本、语音、表情、生理信号），支持情感识别、深度思考分析（如长期焦虑成分分析）；提供育儿教育（如蒙特梭利理论、P.E.T.沟通技巧）等场景解决方案。
• 应用场景：心理健康陪伴（如焦虑、抑郁患者的情绪支持）、育儿家庭（如个性化养育方案建议）。
虚拟伴侣开源项目：情感交互与个性化
• 项目定位：GitHub上有多个针对虚拟女友/伴侣的开源项目，如GirlfriendGPT、LobeChat、MyGirlGPT，专注于情感交互与个性化定制。
• 技术特点：
◦ GirlfriendGPT：无审查平台，支持自定义虚拟伴侣（性格、声音、外貌），提供非限制级对话；
◦ LobeChat：整合主流AI大模型（如ChatGPT、Gemini），支持多平台部署（Vercel、Docker），适合构建个性化AI助手；
◦ MyGirlGPT：完全运行在个人服务器，支持个性化定制（性格、声音），保护用户隐私。
• 应用场景：个人情感陪伴（如孤独用户的聊天伙伴）、内容创作（如虚拟主播、AI聊天机器人）。
五、总结与选择建议
情感AI开源项目的选择需根据应用场景与技术需求：
• 文本情感分析：若需中文支持，选cnsenti或百度Senta；若需多语言，选百度Senta。
• 多模态情感识别：若需视觉+音频融合，选阿里R1-Omni；若需模块化框架，选AffectEval。
• 语音情感分析：若需实时交互，选Pipecat；若需浏览器端部署，选face-API。
• 垂直场景：若需心理健康服务，选心元泛心理基座大模型；若需虚拟陪伴，选GirlfriendGPT或LobeChat。
这些项目均为开源免费（部分需自行构建镜像），且拥有活跃的社区支持，适合开发者快速上手与定制。未来，情感AI开源将向更精准的多模态融合、更垂直的场景应用、更开放的生态方向发展，为开发者提供更丰富的工具与资源。