Principales herramientas de IA emocional probadas
Los modelos de lenguaje grandes y la IA emocional pueden detectar sentimientos a partir de voces, rostros y datos, y generar video o audio a partir de indicaciones. Evaluamos las capacidades de detección de emociones de dos herramientas de software de detección de emociones y siete modelos de lenguaje grandes utilizando 70 imágenes de rostros. En este benchmark, GPT o4 Mini High se destacó al identificar correctamente las emociones en el 69% de las imágenes.
Además, exploramos diez herramientas líderes de IA emocional y compartimos nuestras perspectivas prácticas.
Benchmark sobre reconocimiento de emociones
Resultados del benchmark de reconocimiento de emociones
- GPT o4 Mini High alcanzó la mayor precisión, identificando correctamente las emociones en 69% de las imágenes.
- Le siguió GPT 5.2 (67%), GPT 5 Mini (66%), y GPT o4 Mini (66%). GPT 5 Nano (61%) tiene un rendimiento inferior en comparación con otros modelos GPT utilizados en el análisis.
- En general, los modelos de las familias Gemini, Grok y Claude tuvieron un rendimiento menos efectivo, con Gemini 3 Flash Preview obteniendo 63%, Claude Opus 4.5 en 60%, Gemini 3 Pro Preview obteniendo 59%, Grok 4 en 54%, Claude Sonnet 4.5 en 50% (igual que Grok 4.1 Fast), y Claude Haiku 4.5 en 49%.
Entre las herramientas de IA emocional,
- Imertiv IA alcanzó una tasa de éxito del 40%, mientras que Hume le siguió con un 36%.
En general, los resultados muestran que los LLMs actuales, particularmente GPT-4.1 Mini, pueden detectar emociones a partir de imágenes con un éxito moderado, superando a la mayoría de las herramientas de IA emocional dedicadas en esta prueba.
Lea la sección de criterios de evaluación para más detalles sobre la evaluación del benchmark.
Metodología del benchmark sobre software de reconocimiento de emociones y LLMs
Este benchmark probó qué tan bien los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y el software de detección de emociones reconocen emociones en imágenes.
Las herramientas de emociones dedicadas se probaron dentro de sus interfaces de usuario específicas, y los LLMs se probaron utilizando sus respectivas claves de API o las claves universales de API de OpenRouter, dependiendo de la disponibilidad.
Dataset
Utilizamos una parte del conjunto de datos de Detección de Emociones Faciales, que incluye un conjunto de imágenes etiquetadas que muestran diferentes emociones humanas.1 Cada imagen contenía expresiones faciales que representaban estados emocionales comunes como felicidad, tristeza, enfado, miedo y sorpresa.
Se probaron nueve herramientas:
- siete modelos de lenguaje grandes (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 y Grok 4.1 Fast
- dos herramientas dedicadas de IA emocional: Hume e Imertiv IA.
Cada herramienta recibió el mismo conjunto de imágenes y se le pidió que identificara la emoción dominante mostrada. Las respuestas se compararon con las etiquetas de emociones correctas. La tasa de éxito representa el porcentaje de imágenes en las que la herramienta coincidió correctamente con la emoción etiquetada.
Comparación de herramientas de computación afectiva
Hume Expression Measurement
Hume Expression Measurement es una herramienta de IA emocional que ayuda a identificar y medir las emociones humanas. Funciona a través de una sola aplicación y utiliza cuatro tipos de datos: voz, imágenes, video y expresiones faciales. Together, estos ofrecen una mirada más profunda y detallada de cómo las personas expresan emociones.
Experiencia en la vida real
Este software de reconocimiento de emociones puede no ser siempre 100% preciso, pero captura los matices emocionales de manera efectiva, especialmente a través de los patrones de habla. Sin embargo, no es perfecto. A veces, puede no detectar una emoción básica a partir de estallidos vocales. Aun así, los resultados emocionales a menudo se sienten realistas y matizados.
Hume es mejor para usuarios que desean una mirada detallada y receptiva del comportamiento emocional, no etiquetas simples como "feliz" o "triste". La aplicación web para el software de reconocimiento de emociones es extremadamente fácil de usar.
Características clave
- El software proporciona un análisis en tiempo real de emociones, sentimiento y toxicidad para un texto dado.
Figura 1. Análisis de texto de Hume Expression Measurement para emociones
Figura 2. Análisis de texto de Hume Expression Measurement para sentimiento
Para más información sobre análisis de sentimiento, consulte nuestros artículos sobre análisis de sentimiento.
- Este software de reconocimiento de emociones también detecta emociones de videos, imágenes y documentos de audio. Los usuarios pueden cargar documentos o pueden preferir usar su propia cámara y altavoces para la detección de emociones.
Hume analiza el habla, las imágenes y los videos utilizando varias características:
- Expresión facial: Detecta movimientos faciales para comprender emociones faciales como alegría, enfado o tristeza.
- Estallido vocal: Mide cómo suena alguien, ya sea tranquilo, emocionado, estresado, etc.
- Prosodia del habla: Rastrea cambios en el tono, el timbre y el ritmo. Esto ayuda a identificar el tono emocional de lo que alguien está diciendo.
Figura 3. Análisis de video de Hume Expression Measurement para prosodia del habla
Mangold Observation Studio
Mangold Observation Studio es una plataforma integral diseñada para investigación avanzada basada en sensores. Reúne muchas fuentes de datos, video, audio, expresiones faciales, señales fisiológicas y más, en un sistema sincronizado.
Características clave
- Grabación de video y pantalla: Captura el comportamiento de los participantes y la actividad de la pantalla para un contexto completo.
- Integración de sensores: Compatible con EEG, seguimiento ocular, frecuencia cardíaca, respuesta de la piel y actividad muscular.
- Análisis de voz: Convierte las palabras habladas en texto automáticamente.
- Encuestas y anotaciones: Añade comentarios de los participantes o etiqueta momentos clave durante las sesiones.
- Diseño multimodal: A diferencia de herramientas que se centran en un tipo de dato (como la expresión facial), Mangold combina más de 120 tipos de sensores en una plataforma.
- Configuración escalable: Admite participantes y dispositivos ilimitados a la vez, con grabaciones sincronizadas en el tiempo.
- Control total de la red: Todos los dispositivos se pueden gestionar desde una estación central.
- Modular y personalizable: Los investigadores pueden construir su propia configuración e integrarse con herramientas externas utilizando una API.
Visage SDK
Visage SDK es un software de reconocimiento de emociones faciales que ayuda a las empresas a rastrear y analizar rostros en tiempo real. Utiliza visión artificial avanzada para comprender las emociones, la edad, el género y la identidad de las personas.
Características clave
- Soporte en línea y sin conexión: Funciona tanto en línea (en la nube) como sin conexión (en el dispositivo), por lo que no siempre depende de una conexión a Internet.
- Privacidad primero: Garantiza que ningún dato personal, como nombres o fotos, se almacene o procese sin su consentimiento.
- Integración con Unity: Se integra con Unity para crear filtros faciales o experiencias interactivas en juegos.
Aplicaciones
- Pruebas virtuales: Usar reconocimiento facial para permitir a los clientes probarse gafas, maquillaje u otros productos virtualmente.
- Monitorización del conductor: Detectar comportamientos de conducción inseguros, como somnolencia o distracción, para mejorar la seguridad vial.
- Monitorización de pasajeros: Seguir el bienestar de los pasajeros en coches o transporte público para mejorar la seguridad y la comodidad.
- Realidad aumentada (RA): Crear experiencias divertidas y atractivas como filtros de embellecimiento o máscaras faciales realistas para redes sociales o aplicaciones.
Imentiv IA
Imentiv IA es un software de detección de emociones que ayuda a los usuarios a comprender cómo las personas se sienten, hablan y se comportan en contenido de video, audio y texto. Combina inteligencia artificial con experiencia psicológica para analizar la emoción y la personalidad humanas en tiempo real.
Experiencia en la vida real:
Imentiv IA ayuda a los usuarios a analizar emociones a partir de contenido de video. Puedes cargar un video completo o centrarte en un fotograma específico. La herramienta analiza las expresiones faciales, el tono de voz y la transcripción para entender las señales emocionales.
El análisis parece preciso y cubre una amplia gama de señales emocionales. Además de los conocimientos básicos, la plataforma también ofrece evaluaciones psicológicas. Estas se pueden programar a través de un sistema de citas.
Figura 4. Análisis de rasgos de personalidad de Imentiv IA
Características clave
- Análisis multimodal: Analiza video, audio y texto juntos. Esto da una imagen más completa de las reacciones emocionales.
- Seguimiento de rostro y voz: Detecta múltiples rostros en cada fotograma de video. Empareja voces con rostros o los analiza por separado. Muestra quién está hablando y cuándo.
- Gráfico de emociones: Muestra las emociones faciales en tiempo real en un gráfico circular dinámico. La Rueda de Emociones proporciona una visual clara de cómo cambian las emociones.
- Análisis de rasgos de personalidad: Utiliza el modelo OCEAN (Apertura, Responsabilidad, Extraversión, Amabilidad, Neuroticismo) para resumir los rasgos de personalidad de las personas en el video. Los resultados se muestran como un gráfico de barras codificado por colores simple.
- Revisión de psicólogos: Psicólogos capacitados revisan los resultados de la IA para encontrar sesgos ocultos y desencadenantes emocionales. Esto agrega información valiosa al análisis de la IA.
RightFlow
RightFlow es una herramienta de IA emocional que analiza las expresiones faciales para comprender cómo se sienten las personas durante su experiencia con una marca. Ayuda a las empresas a capturar emociones como felicidad, enfado, miedo o sorpresa para mejorar el marketing, el servicio al cliente y el diseño de productos.
Características clave
- Detección de zonas calientes: Identifica dónde pasan tiempo las personas y qué atrae la atención.
- Conteo de personas: Rastrea cuántas personas interactúan con un espacio o producto.
- Análisis demográfico: Captura la edad y el género para comprender las diferencias de la audiencia.
- Análisis de atención: Mide el movimiento de la cabeza y los ojos para aprender en qué se enfocan los clientes.
A diferencia de las herramientas centradas en la detección de emociones, RightFlow combina datos de emociones con conteo de clientes, seguimiento demográfico y características de seguridad física. Está diseñado para espacios públicos, tiendas o eventos donde el análisis en tiempo real y sin contacto-gratis importa.
MoodMe Face IA Emotion Detection Engine
El motor de IA facial de MoodMe es una herramienta que lee las expresiones faciales para detectar emociones en tiempo real. Funciona directamente en el dispositivo del usuario, sin necesidad de conexión a Internet ni procesamiento en la nube.
Características clave
- Detección demográfica: El motor puede estimar el género, la edad, la etnia y el tipo de cabello. Esto ayuda a las aplicaciones a comprender mejor quién está interactuando con ellas.
- Coincidencia facial: MoodMe incluye una herramienta integrada para la identificación facial. Puede hacer coincidir un rostro con plantillas almacenadas localmente para verificaciones de identidad seguras.
- Imparcial e inclusivo: La IA está entrenada con datos diversos para evitar favorecer a ningún grupo. Esto asegura resultados más justos en diferentes rostros y expresiones.
- Privacidad primero: Todo el procesamiento ocurre en el dispositivo del usuario. Los rostros nunca se almacenan ni se envían a la nube. Esto protege la privacidad y cumple con estrictas regulaciones de datos.
Affectiva AFFDEX
El Grupo Smart Eye proporciona software para analizar emociones y productos con diseño portátil. Affectiva AFFDEX 2.0 es un conjunto de herramientas destinado a analizar las expresiones faciales de las personas en tiempo real. Está diseñado para analizar unidades de acción facial (AU) y la postura de la cabeza para rastrear rostros y detectar emociones.
Características clave
- Seguimiento de múltiples rostros: La herramienta puede procesar múltiples rostros al mismo tiempo.
- Expresión facial: AFFDEX 2.0 reconoce 9 emociones básicas a partir de puntos de referencia faciales (por ejemplo, las comisuras exteriores de los ojos, la punta de la nariz y la barbilla). La herramienta no procesa el habla para categorizar emociones.
- Tasa de parpadeo: Detecta otras métricas expresivas faciales (por ejemplo, parpadeo, valencia y atención).
Añadir como fuente preferidaHume Empathic Voice Interface (EVI)
La Interfaz de Voz Empática (EVI) de Hume es un sistema de IA de voz a voz que hace que las conversaciones suenen más humanas. Permite a los usuarios crear, clonar y controlar voces que responden en tiempo real con emoción y personalidad.
Experiencia en la vida real
En las pruebas, las conversaciones con EVI se sintieron realistas y atractivas. La detección de emociones funcionó bien. Los usuarios podían guiar el tono y la configuración, aunque esta característica no siempre funcionó perfectamente.
En resumen, la Interfaz de Voz Empática de Hume combina respuesta rápida, profundidad emocional y alto control, haciendo que las conversaciones con IA suenen más cercanas a la interacción humana real. La interfaz web de la plataforma de conversación es simple e intuitiva de usar.
Figura 6. Análisis de conversación con IA de Hume EVI
Características clave
- Voz personalizada: Admite más de 100,000 voces personalizadas, cada una con rasgos únicos. Incluso puedes crear voces como una "matriarca británica calmante" o un "músico caribeño emocionado" escribiendo un prompt.
- Clonar una voz: Sube una muestra de audio para crear una versión digital de tu propia voz.
- Conversaciones en tiempo real: Responde en aproximadamente 300 milisegundos, casi tan rápido como un humano.
Hume Octave
Hume Octave es un modelo de lenguaje basado en voz que comprende el significado detrás de las palabras. La empresa afirma que ayuda a crear conversaciones con mejor emoción, ritmo y tono.
Experiencia en la vida real
Octave a menudo encontró la voz adecuada para un prompt. Ayudó a mejorar las descripciones de voz y emparejó los tonos bien. Sin embargo, la voz final a veces sonó plana o artificial, como una actuación débil. Aun así, la herramienta mostró un gran potencial para capturar diferentes estilos de habla.
En resumen, Hume Octave aporta significado a la voz. Ayuda a los usuarios a crear un discurso más realista y expresivo que se ajusta tanto a las palabras como al momento, y es fácil de usar.
Características clave
- Baja latencia: Comienza a hablar en 200 milisegundos con el Modo Instantáneo.
- Voces personalizadas: Crea voces desde cero, usa tu propia voz o elige entre muchas opciones prediseñadas.
- Control de expresión: Añade instrucciones de estilo de actuación para dar forma a cómo la voz entrega cada línea.
- Voces únicas: Con un simple prompt, construye voces como un "campesino medieval sarcástico" o un "profesor de ciencias tranquilo".
Revoicer
Revoicer es un software de texto a voz impulsado por IA con tecnología de reconocimiento de emociones que convierte el texto escrito en locuciones realistas. Afirma crear contenido de audio con tonos emocionales que suenan más humanos y menos tecnología de IA emocional.
Características clave
- Voces emocionales: Revoicer puede hablar en tonos como alegre, triste, enfadado, amigable, susurrante o emocionado.
- Amplio soporte de idiomas: Funciona en inglés y más de 40 otros idiomas, incluyendo francés, alemán, árabe y mandarín.
- Opciones personalizadas: Los usuarios pueden cambiar el tono, la velocidad y el matiz de la voz. También pueden añadir pausas o enfatizar palabras específicas.
- Muchas voces: La herramienta ofrece más de 80 voces, incluyendo voces masculinas, femeninas e infantiles. Los usuarios también pueden elegir entre diferentes acentos del inglés como americano, británico, australiano o indio.
Criterios de evaluación
Para evaluar cada herramienta de IA emocional de manera justa, utilizamos el mismo conjunto de criterios en todas las plataformas. Estos incluyen:
- Precisión de la detección de emociones: Qué tan bien la herramienta identifica emociones como felicidad, enfado o sorpresa a partir de expresiones faciales, voz o texto.
- Capacidades multimodales: Si la herramienta puede analizar múltiples tipos de entrada (por ejemplo, video, audio, texto) juntos o por separado.
- Facilidad de uso: Qué tan intuitiva es la interfaz para usuarios no técnicos, incluyendo la configuración y el uso diario.
- Retroalimentación en tiempo real: Si la plataforma puede proporcionar información instantánea durante interacciones en vivo o grabaciones.
- Profundidad de los conocimientos: Calidad y detalle de los análisis de emociones, incluyendo patrones de comportamiento, seguimiento de la atención y desgloses demográficos.
Lecturas adicionales
- Benchmark de análisis de sentimiento
- Principales métodos para el análisis de sentimiento de audio
- Herramientas de análisis de sentimiento de código abierto
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}Enlaces de referencia
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