Top Emotion AI Tools Getestet

Large language models und Emotion AI können Gefühle aus Stimmen, Gesichtern und Daten erkennen und Video oder Audio aus Prompts generieren. Wir haben die Emotionserkennungsfähigkeiten von zwei Emotionserkennungs-Softwaretools und sieben large language models mit 70 Gesichtsbildern evaluiert. In diesem Benchmark stach GPT o4 Mini High hervor, indem es Emotionen in 69 % der Bilder korrekt identifizierte.

Zusätzlich untersuchen wir zehn führende Emotion AI-Tools und teilen unsere praktischen Erkenntnisse.

Benchmark zur Emotionserkennung

Ergebnisse des Benchmarks zur Emotionserkennung

• GPT o4 Mini High erreichte die höchste Genauigkeit und identifizierte Emotionen in 69 % der Bilder korrekt.
• Danach folgten GPT 5.2 (67 %), GPT 5 Mini (66 %) und GPT o4 Mini (66 %). GPT 5 Nano (61 %) schneidet im Vergleich zu anderen in der Analyse verwendeten GPT-Modellen schlechter ab.
• Im Allgemeinen schnitten Modelle der Gemini-, Grok- und Claude-Familie weniger effektiv ab, wobei Gemini 3 Flash Preview 63 %, Claude Opus 4.5 60 %, Gemini 3 Pro Preview 59 %, Grok 4 54 %, Claude Sonnet 4.5 50 % (gleich wie Grok 4.1 Fast) und Claude Haiku 4.5 49 % erreichten.

Unter den Emotion AI-Tools

• erreichte Imertiv AI eine Erfolgsrate von 40 %, gefolgt von Hume mit 36 %.

Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass aktuelle LLMs, insbesondere GPT-4.1 Mini, Emotionen aus Bildern mit moderatem Erfolg erkennen können und bei diesem Test die meisten dedizierten Emotion AI-Tools übertreffen.

Lesen Sie den Abschnitt Bewertungskriterien für weitere Details zur Benchmark-Bewertung.

Methodik des Benchmarks zur Emotionserkennungssoftware und LLMs

Dieser Benchmark testete, wie gut large language models (LLMs) und Emotionserkennungssoftware Emotionen in Bildern erkennen.

Dedizierte Emotionstools wurden innerhalb ihrer spezifischen Benutzeroberflächen getestet, und die LLMs wurden mit ihren jeweiligen API-Schlüsseln oder OpenRouters universellen API-Schlüsseln getestet, je nach Verfügbarkeit.

Datensatz

Wir verwenden einen Teil des Datensatzes zur Gesichtsemotionserkennung, der eine Reihe von gekennzeichneten Bildern mit verschiedenen menschlichen Emotionen enthält.¹ Jedes Bild enthielt Gesichtsausdrücke, die gängige emotionale Zustände wie Glück, Trauer, Wut, Angst und Überraschung darstellten.

Neun Tools wurden getestet:

• sieben large language models (LLMs): GPT o4 Mini High, GPT o4 Mini, GPT 5 Mini, GPT 5.2, GPT 5 Nano, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5, Gemini 3 Pro Preview, Gemini 3 Flash Preview, Grok 4 und Grok 4.1 Fast
• zwei dedizierte Emotion AI-Tools: Hume und Imertiv AI.

Jedes Tool erhielt denselben Satz von Bildern und wurde aufgefordert, die dominante gezeigte Emotion zu identifizieren. Die Antworten wurden mit den korrekten Emotionslabels verglichen. Die Erfolgsrate stellt den Prozentsatz der Bilder dar, bei denen das Tool das gekennzeichnete Emotion korrekt zugeordnet hat.

Vergleich von Tools für affektives Computing

Hume Expression Measurement

Hume Expression Measurement ist ein Emotion AI-Tool, das hilft, menschliche Emotionen zu identifizieren und zu messen. Es funktioniert über eine einzige App und verwendet vier Datentypen: Stimme, Bilder, Video und Gesichtsausdrücke. Zusammen bieten diese einen tieferen und detaillierteren Einblick in die Art und Weise, wie Menschen Emotionen ausdrücken.

Erlebnis aus der Praxis

Diese Emotionserkennungssoftware ist möglicherweise nicht immer zu 100 % genau, erfasst emotionale Nuancen jedoch effektiv, insbesondere durch Sprachmuster. Allerdings ist sie nicht perfekt. Manchmal erkennt sie keine grundlegenden Emotionen aus vocal bursts. Dennoch wirken die emotionalen Ergebnisse oft realistisch und nuanciert.

Hume ist am besten für Benutzer geeignet, die einen detaillierten und reaktionsschnellen Einblick in emotionales Verhalten wünschen, nicht nur einfache Labels wie „glücklich" oder „traurig". Die Webanwendung für die Emotionserkennungssoftware ist extrem benutzerfreundlich.

Hauptmerkmale

• Die Software bietet eine Echtzeitanalyse für Emotionen, Sentiment und Toxizität für einen gegebenen Text.

Abbildung 1. Hume Expression Measurement Textanalyse für Emotionen

Abbildung 2. Hume Expression Measurement Textanalyse für Sentiment

Für weitere Informationen zur Sentiment-Analyse lesen Sie unsere Artikel zur Sentiment-Analyse.

• Diese Emotionserkennungssoftware erkennt auch Emotionen aus Videos, Bildern und Audiodokumenten. Benutzer können Dokumente hochladen oder ihre eigene Kamera und Lautsprecher zur Emotionserkennung verwenden.

Hume analysiert Sprache, Bilder und Videos mit mehreren Funktionen:

• Gesichtsausdruck: Erkennt Gesichtsbewegungen, um Gesichtsemotionen wie Freude, Wut oder Trauer zu verstehen.
• Vocal burst: Misst, wie jemand klingt, ob ruhig, aufgeregt, gestresst usw.
• Sprachprosodie: Verfolgt Änderungen in Tonhöhe, Ton und Rhythmus. Dies hilft, den emotionalen Ton dessen zu identifizieren, was jemand sagt.

Abbildung 3. Hume Expression Measurement Videoanalyse für Sprachprosodie

Mangold Observation Studio

Mangold Observation Studio ist eine umfassende Plattform, die für fortschrittliche, sensorbasierte Forschung entwickelt wurde. Sie bringt viele Datenquellen, Video, Audio, Gesichtsausdrücke, physiologische Signale und mehr in einem synchronisierten System zusammen.

Hauptmerkmale

• Video- und Bildschirmaufzeichnung: Erfasst das Verhalten der Teilnehmer und Bildschirmaktivitäten für vollen Kontext.
• Sensorintegration: Unterstützt EEG, Eye Tracking, Herzfrequenz, Hautreaktion und Muskelaktivität.
• Sprachanalyse: Wandelt gesprochene Wörter automatisch in Text um.
• Umfragen und Annotationen: Fügen Sie Teilnehmerfeedback hinzu oder markieren Sie wichtige Momente während der Sitzungen.
• Multimodales Design: Im Gegensatz zu Tools, die sich nur auf einen Datentyp konzentrieren (wie Gesichtsausdruck), kombiniert Mangold über 120 Sensortypen in einer Plattform.
• Skalierbares Setup: Unterstützt unbegrenzte Teilnehmer und Geräte gleichzeitig mit zeitlich synchronisierten Aufzeichnungen.
• Vollständige Netzwerkkontrolle: Alle Geräte können von einer zentralen Station aus verwaltet werden.
• Modular und anpassbar: Forscher können ihr eigenes Setup erstellen und mit externen Tools über eine API integrieren.

Visage SDK

Visage SDK ist eine Gesichtsemotionserkennungs-Software, die Unternehmen hilft, Gesichter in Echtzeit zu verfolgen und zu analysieren. Es verwendet fortschrittliche Computervision, um die Emotionen, das Alter, das Geschlecht und die Identität der Menschen zu verstehen.

Hauptmerkmale

• Online- und Offline-Unterstützung: Funktioniert sowohl online (in der Cloud) als auch offline (auf Ihrem Gerät), sodass Sie nicht immer auf eine Internetverbindung angewiesen sind.
• Datenschutzorientiert: Stellt sicher, dass keine personenbezogenen Daten wie Namen oder Fotos ohne Ihre Zustimmung gespeichert oder verarbeitet werden.
• Unity-Integration: Integriert sich mit Unity zur Erstellung von Gesichtsfilters oder interaktiven Erlebnissen in Spielen.

Anwendungen

• Virtuelle Anproben: Verwenden Sie Gesichtserkennung, um Kunden zu ermöglichen, virtuell Brillen, Make-up oder andere Produkte anzuprobieren.
• Fahrerüberwachung: Erkennen Sie unsicheres Fahrverhalten wie Müdigkeit oder Ablenkung, um die Straßensicherheit zu verbessern.
• Passagierüberwachung: Verfolgen Sie das Wohlbefinden von Passagieren in Autos oder öffentlichen Verkehrsmitteln, um Sicherheit und Komfort zu verbessern.
• Erweiterte Realität (AR): Erstellen Sie unterhaltsame, ansprechende Erlebnisse wie Verschönerungsfilter oder realistische Gesichtsmasken für Social Media oder Apps.

Imentiv AI

Imentiv AI ist eine Emotionserkennungssoftware, die Benutzern hilft zu verstehen, wie sich Menschen in Video-, Audio- und Textinhalten fühlen, sprechen und verhalten. Sie kombiniert künstliche Intelligenz mit psychologischer Expertise, um menschliche Emotionen und Persönlichkeit in Echtzeit zu analysieren.

Erlebnis aus der Praxis:

Imentiv AI hilft Benutzern, Emotionen aus Videoinhalten zu analysieren. Sie können ein komplettes Video hochladen oder sich auf einen bestimmten Rahmen konzentrieren. Das Tool analysiert Gesichtsausdrücke, Stimmtöne und das Transkript, um emotionale Hinweise zu verstehen.

Die Analyse scheint genau zu sein und deckt eine breite Palette emotionaler Signale ab. Zusätzlich zu grundlegenden Einblicken bietet die Plattform auch psychologische Bewertungen. Diese können über ein Terminsystem vereinbart werden.

Abbildung 4. Imentiv AI Persönlichkeitsmerkmalsanalyse

Hauptmerkmale

• Multimodale Analyse: Analysiert Video, Audio und Text gemeinsam. Dies gibt ein vollständigeres Bild emotionaler Reaktionen.
• Gesichts- und Sprachverfolgung: Erkennt mehrere Gesichter in jedem Videorahmen. Ordnet Stimmen Gesichtern zu oder analysiert sie separat. Zeigt an, welche Person spricht und wann.
• Emotionsgraph: Zeigt Echtzeit-Gesichtsemotionen auf einem dynamischen Kreisdiagramm. Das Emotionsrad bietet eine klare visuelle Darstellung, wie sich Emotionen im Laufe der Zeit ändern.
• Persönlichkeitsmerkmalsanalyse: Verwendet das OCEAN-Modell (Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extraversion, Verträglichkeit, Neurotizismus), um die Persönlichkeitsmerkmale der Personen im Video zusammenzufassen. Die Ergebnisse werden als einfaches farbcodiertes Balkendiagramm dargestellt.
• Psychologen-Review: Ausgebildete Psychologen überprüfen die KI-Ergebnisse, um versteckte Verzerrungen und emotionale Auslöser zu finden. Dies fügt der KI-Analyse wertvolle Einblicke hinzu.

RightFlow

RightFlow ist ein Emotion AI-Tool, das Gesichtsausdrücke analysiert, um zu verstehen, wie sich Menschen während ihrer Erfahrung mit einer Marke fühlen. Es hilft Unternehmen, Emotionen wie Glück, Wut, Angst oder Überraschung zu erfassen, um Marketing, Kundenservice und Produktdesign zu verbessern.

Hauptmerkmale

• Hot-Zonen-Erkennung: Identifiziert, wo Menschen Zeit verbringen und was Aufmerksamkeit erregt.
• Personenzählung: Verfolgt, wie viele Personen mit einem Raum oder Produkt interagieren.
• Demografische Analyse: Erfasst Alter und Geschlecht, um Unterschiede im Publikum zu verstehen.
• Aufmerksamkeitsanalyse: Misst Kopf- und Augenbewegungen, um zu erfahren, worauf sich Kunden konzentrieren.

Im Gegensatz zu Tools, die sich nur auf die Emotionserkennung konzentrieren, kombiniert RightFlow Emotionsdaten mit Kundenzählung, demografischer Verfolgung und physischen Sicherheitsfunktionen. Es ist für öffentliche Räume, Geschäfte oder Veranstaltungen konzipiert, bei denen Echtzeit-, berührungslose Analysen wichtig sind.

MoodMe Face AI Emotion Detection Engine

Die Face AI Engine von MoodMe ist ein Tool, das Gesichtsausdrücke liest, um Emotionen in Echtzeit zu erkennen. Es funktioniert direkt auf dem Gerät des Benutzers, ohne dass eine Internetverbindung oder Cloud-Verarbeitung erforderlich ist.

Hauptmerkmale

• Demografische Erkennung: Die Engine kann Geschlecht, Alter, Ethnie und Haartyp schätzen. Dies hilft Apps besser zu verstehen, wer mit ihnen interagiert.
• Gesichtsmatching: MoodMe enthält ein integriertes Tool zur Gesichtsideentifizierung. Es kann ein Gesicht lokal mit gespeicherten Vorlagen abgleichen, um sichere Identitätsprüfungen durchzuführen.
• Unvoreingenommen und inklusiv: Die KI wurde auf diversen Daten trainiert, um keine Gruppe zu bevorzugen. Dies gewährleistet fairere Ergebnisse bei verschiedenen Gesichtern und Ausdrücken.
• Datenschutzorientiert: Alle Verarbeitungen finden auf dem Gerät des Benutzers statt. Gesichter werden niemals gespeichert oder in die Cloud gesendet. Dies schützt die Privatsphäre und erfüllt strenge Datenschutzbestimmungen.

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Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Affectiva AFFDEX

The Smart Eye Group bietet Software zur Analyse von Emotionen und Produkte mit einem tragbaren Design an. Affectiva AFFDEX 2.0 ist ein Toolkit, das darauf abzielt, die Gesichtsausdrücke von Personen in Echtzeit zu analysieren. Es ist darauf ausgelegt, Gesichtshandlungseinheiten (AU) und Kopfhaltung zu analysieren, um Gesichter zu verfolgen und Emotionen zu erkennen.

Hauptmerkmale

• Mehrfachgesichtsverfolgung: Das Tool kann mehrere Gesichter gleichzeitig verarbeiten.
• Gesichtsausdruck: AFFDEX 2.0 erkennt 9 grundlegende Emotionen aus Gesichtspunkten (z. B. äußere Augenwinkel, Nasenspitze und Kinn). Das Tool verarbeitet keine Sprache zur Kategorisierung von Emotionen.
• Blitzrate: Es erkennt einige andere Gesichtsausdrucksmetriken (z. B. Blinzeln, Valenz und Aufmerksamkeit).

Hume Empathic Voice Interface (EVI)

Humes Empathic Voice Interface (EVI) ist ein Sprach-zu-Sprach-KI-System, das Gespräche menschlicher klingen lässt. Es ermöglicht Benutzern, Stimmen zu erstellen, zu klonen und zu steuern, die in Echtzeit mit Emotion und Persönlichkeit reagieren.

Erlebnis aus der Praxis

In Tests wirkten Gespräche mit EVI lebensecht und ansprechend. Die Emotionserkennung funktionierte gut. Benutzer konnten den Ton und das Setting steuern, obwohl diese Funktion nicht immer perfekt funktionierte.

Kurz gesagt, kombiniert Humes Empathic Voice Interface schnelle Reaktionen, emotionale Tiefe und hohe Kontrolle, sodass Gespräche mit KI näher an echten menschlichen Interaktionen klingen. Die Weboberfläche der Konversationsplattform ist einfach und intuitiv zu bedienen.

Abbildung 6. Hume EVI-Analyse des Gesprächs mit KI

Hauptmerkmale

• Benutzerdefinierte Stimme: Unterstützt über 100.000 benutzerdefinierte Stimmen, jede mit einzigartigen Eigenschaften. Sie können sogar Stimmen wie eine „beruhigende britische Matriarchin" oder einen „aufgeregten karibischen Musiker" erstellen, indem Sie einen Prompt eingeben.
• Eine Stimme klonen: Laden Sie eine Audiodatei hoch, um eine digitale Version Ihrer eigenen Stimme zu erstellen.
• Echtzeitgespräche: Reagiert in etwa 300 Millisekunden, etwa so schnell wie ein Mensch.

Hume Octave

Hume Octave ist ein sprachbasiertes Sprachmodell, das die Bedeutung hinter Wörtern versteht. Das Unternehmen behauptet, dass es hilft, Gespräche mit besserer Emotion, Rhythmus und Ton zu erstellen.

Erlebnis aus der Praxis

Octave fand oft die richtige Stimme für einen Prompt. Es half, Sprachbeschreibungen zu verbessern und Töne gut anzupassen. Allerdings klang die finale Stimme manchmal flach oder künstlich, wie eine schwache Schauspielvorführung. Dennoch zeigte das Tool starkes Potenzial beim Einfangen verschiedener Sprechstile.

Kurz gesagt, bringt Hume Octave Bedeutung in die Stimme. Es hilft Benutzern, lebensechtere, ausdrucksvollere Sprache zu erstellen, die sowohl zu den Worten als auch zum Moment passt, und es ist sehr einfach zu bedienen.

Hauptmerkmale

• Niedrige Latenz: Beginnt mit Instant Mode in 200 Millisekunden zu sprechen.
• Benutzerdefinierte Stimmen: Erstellen Sie Stimmen von Grund auf, verwenden Sie Ihre eigene Stimme oder wählen Sie aus vielen vorgefertigten Optionen.
• Expressionskontrolle: Fügen Sie schauspielerische Anweisungen hinzu, um zu gestalten, wie die Stimme jede Zeile liefert.
• Einzigartige Stimmen: Mit einem einfachen Prompt erstellen Sie Stimmen wie einen „zynischen mittelalterlichen Bauern" oder einen „ruhigen Wissenschaftslehrer."

Revoicer

Revoicer ist eine KI-gestützte Text-zu-Sprache-Software mit Emotionserkennungstechnologie, die geschriebenen Text in realistische Voiceovers verwandelt. Es behauptet, Audioinhalte mit emotionalen Tönen zu erstellen, die menschlicher klingen und weniger nach Emotion AI-Technologie.

Hauptmerkmale

• Emotionale Stimmen: Revoicer kann in Tönen wie fröhlich, traurig, wütend, freundlich, flüsternd oder aufgeregt sprechen.
• Umfangreiche Sprachunterstützung: Es funktioniert in Englisch und über 40 anderen Sprachen, einschließlich Französisch, Deutsch, Arabisch und Mandarin.
• Benutzerdefinierte Optionen: Benutzer können die Tonhöhe, Geschwindigkeit und den Ton der Stimme ändern. Sie können auch Pausen hinzufügen oder bestimmte Wörter betonen.
• Viele Stimmen: Das Tool bietet mehr als 80 Stimmen, einschließlich männlicher, weiblicher und kindlicher Stimmen. Benutzer können auch aus verschiedenen englischen Akzenten wie amerikanisch, britisch, australisch oder indisch wählen.

Bewertungskriterien

Um jedes Emotion AI-Tool fair zu bewerten, haben wir denselben Satz von Kriterien über alle Plattformen hinweg verwendet. Dazu gehören:

• Genauigkeit der Emotionserkennung: Wie gut das Tool Emotionen wie Glück, Wut oder Überraschung aus Gesichtsausdrücken, Stimme oder Text identifiziert.
• Multimodale Fähigkeiten: Ob das Tool mehrere Eingabetypen (z. B. Video, Audio, Text) gemeinsam oder separat analysieren kann.
• Benutzerfreundlichkeit: Wie intuitiv die Benutzeroberfläche für nicht-technische Benutzer ist, einschließlich Einrichtung und alltäglicher Nutzung.
• Echtzeit-Feedback: Ob die Plattform sofortige Einblicke während Live-Interaktionen oder Aufzeichnungen liefern kann.
• Tiefe der Einblicke: Qualität und Detailgrad der Emotionsanalysen, einschließlich Verhaltensmustern, Aufmerksamkeitsverfolgung und demografischen Aufschlüsselungen.

Weiterführende Literatur

• Sentiment Analysis Benchmark
• Top Methods for Audio Sentiment Analysis
• Open Source Sentiment Analysis Tools

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@misc{phd2026,
  author = {PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Top Emotion AI Tools Getestet}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/emotion-ai-tools}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 15. Mai 2026}
}

Referenzlinks

1.

manojdilz/facial_emotion_detection_dataset · Datasets at Hugging Face

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

Folgen auf

Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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