Principales herramientas de IA de emociones probadas
Los modelos de lenguaje grandes y la IA de emociones pueden detectar sentimientos a partir de voces, rostros y datos, y generar video o audio a partir de prompts. 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 de emociones y compartimos nuestras experiencias prácticas.
Benchmark en reconocimiento de emociones
Resultados del benchmark de reconocimiento de emociones
- GPT o4 Mini High logró la mayor precisión, identificando correctamente las emociones en el 69% de las imágenes.
- Le siguieron GPT 5.2 (67%), GPT 5 Mini (66%) y GPT o4 Mini (66%). GPT 5 Nano (61%) tiene un rendimiento peor en comparación con otros modelos GPT utilizados en el análisis.
- En general, los modelos de las familias Gemini, Grok y Claude funcionaron menos efectivamente, con Gemini 3 Flash Preview obteniendo 63%, Claude Opus 4.5 con 60%, Gemini 3 Pro Preview obteniendo 59%, Grok 4 con 54%, Claude Sonnet 4.5 con 50% (igual que Grok 4.1 Fast) y Claude Haiku 4.5 con 49%.
Entre las herramientas de IA de emociones,
- Imertiv AI alcanzó una tasa de éxito del 40%, mientras que Hume le siguió con 36%.
En general, los resultados muestran que los actuales LLMs, particularmente GPT-4.1 Mini, pueden detectar emociones a partir de imágenes con un éxito moderado, superando a la mayoría de las herramientas dedicadas de IA de emociones en esta prueba.
Lea la sección de criterios de evaluación para más detalles sobre la evaluación del benchmark.
Metodología del benchmark en 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 las emociones en las imágenes.
Las herramientas dedicadas de emociones se probaron dentro de sus interfaces de usuario específicas, y los LLMs se probaron utilizando sus respectivas API o las API universales de OpenRouter, dependiendo de la disponibilidad.
Conjunto de datos
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, ira, 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 de emociones: Hume y Imertiv AI.
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 emoción 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
Medición de expresión de Hume
La medición de expresión de Hume es una herramienta de IA de emociones 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. Juntos, ofrecen una visión más profunda y detallada de cómo las personas expresan emociones.
Experiencia de la vida real
Este software de reconocimiento de emociones puede no ser siempre 100% preciso, pero captura matices emocionales de manera efectiva, especialmente a través de patrones de habla. Sin embargo, no es perfecto. A veces, puede no detectar una emoción básica a partir de explosiones vocales. Aún así, los resultados emocionales a menudo se sienten realistas y matizados.
Hume es mejor para usuarios que quieren una visión detallada y receptiva del comportamiento emocional, no solo 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 Medición de expresión de Hume para emociones
Figura 2. Análisis de texto de Medición de expresión de Hume para sentimiento
Para más información sobre el análisis de sentimiento, consulte nuestros artículos de análisis de sentimiento.
- Este software de reconocimiento de emociones también detecta emociones a partir de videos, imágenes y documentos de audio. Los usuarios pueden subir 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 entender emociones faciales como alegría, ira o tristeza.
- Explosión vocal: Mide cómo suena alguien, ya sea calmado, emocionado, estresado, etc.
- Prosodia del habla: Rastrea cambios en el tono, la altura y el ritmo. Esto ayuda a identificar el tono emocional de lo que alguien está diciendo.
Figura 3. Análisis de video de Medición de expresión de Hume para prosodia del habla
Observation Studio de Mangold
Observation Studio de Mangold es una plataforma integral diseñada para investigación avanzada impulsada por 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: Soporta EEG, seguimiento ocular, frecuencia cardíaca, respuesta de la piel y actividad muscular.
- Análisis de habla: Convierte palabras habladas en texto automáticamente.
- Encuestas y anotaciones: Agregue comentarios de los participantes o marque momentos clave durante las sesiones.
- Diseño multimodal: A diferencia de las herramientas que solo se centran en un tipo de dato (como la expresión facial), Mangold combina más de 120 tipos de sensores en una plataforma.
- Configuración escalable: Soporta participantes y dispositivos ilimitados a la vez, con grabaciones sincronizadas en el tiempo.
- Control total de red: Todos los dispositivos pueden gestionarse 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 por computadora avanzada para entender las emociones, edad, género e identidad de las personas.
Características clave
- Soporte en línea y fuera de línea: Funciona tanto en línea (en la nube) como fuera de línea (en su dispositivo), por lo que no siempre depende de una conexión a internet.
- Privacidad primero: Asegura 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: Utilice el reconocimiento facial para permitir que los clientes prueben gafas, maquillaje u otros productos virtualmente.
- Monitoreo del conductor: Detecte comportamientos de conducción inseguros, como somnolencia o distracción, para mejorar la seguridad vial.
- Monitoreo de pasajeros: Rastree el bienestar de los pasajeros en automóviles o transporte público para mejorar la seguridad y el confort.
- Realidad aumentada (AR): Cree experiencias divertidas y atractivas como filtros de embellecimiento o máscaras faciales realistas para redes sociales o aplicaciones.
Imentiv AI
Imentiv AI es un software de detección de emociones que ayuda a los usuarios a entender cómo se sienten, hablan y se comportan las personas en contenido de video, audio y texto. Combina inteligencia artificial con experiencia psicológica para analizar la emoción y personalidad humana en tiempo real.
Experiencia de la vida real:
Imentiv AI ayuda a los usuarios a analizar emociones a partir de contenido de video. Puede subir un video completo o centrarse en un fotograma específico. La herramienta analiza expresiones faciales, tono de voz y la transcripción para entender señales emocionales.
El análisis parece preciso y cubre una amplia gama de señales emocionales. Además de información básica, la plataforma también ofrece evaluaciones psicológicas. Estas pueden programarse a través de un sistema de citas.
Figura 4. Análisis de rasgos de personalidad de Imentiv AI
Características clave
- Análisis multimodal: Analiza video, audio y texto juntos. Esto da una imagen más completa de las reacciones emocionales.
- Rastreo de rostro y voz: Detecta múltiples rostros en cada fotograma de video. Empareja voces con rostros o las analiza por separado. Muestra qué persona está hablando y cuándo.
- Gráfico de emociones: Muestra emociones faciales en tiempo real en un gráfico circular dinámico. La Rueda de Emociones ofrece una visión clara de cómo cambian las emociones con el tiempo.
- 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 simple gráfico de barras codificado por colores.
- Revisión por psicólogo: 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 de emociones que analiza expresiones faciales para entender cómo se sienten las personas durante su experiencia con una marca. Ayuda a las empresas a capturar emociones como felicidad, ira, miedo o sorpresa para mejorar el marketing, el servicio al cliente y el diseño de productos.
Características clave
- Detección de zona caliente: Identifica dónde pasan tiempo las personas y qué capta la atención.
- Conteo de personas: Rastrea cuántas personas interactúan con un espacio o producto.
- Análisis demográfico: Captura edad y género para entender 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 solo 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 importa el análisis en tiempo real y sin contacto.
MoodMe Face AI Emotion Detection Engine
El motor Face AI de MoodMe es una herramienta que lee 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 género, edad, etnia y tipo de cabello. Esto ayuda a las aplicaciones a entender mejor quién está interactuando con ellas.
- Emparejamiento de rostros: MoodMe incluye una herramienta integrada para identificación facial. Puede emparejar un rostro con plantillas almacenadas localmente para verificaciones de identidad seguras.
- Imparcial e inclusivo: La IA se entrena con datos diversos para evitar favorecer a ningún grupo. Esto asegura resultados más justos a través de 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 regulaciones estrictas de datos.
Añadir como fuente preferidaAffectiva AFFDEX
The Smart Eye Group proporciona software para analizar emociones y productos con un diseño portátil. Affectiva AFFDEX 2.0 es un kit de herramientas destinado a analizar las expresiones faciales de individuos en tiempo real. Está diseñado para analizar unidades de acción facial (AU) y pose de la cabeza para rastrear rostros y detectar emociones.
Características clave
- Rastreo 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, esquinas exteriores de los ojos, punta de la nariz y barbilla). La herramienta no procesa el habla para categorizar emociones.
- Tasa de parpadeo: Detecta algunas otras métricas expresivas faciales (por ejemplo, parpadeo, valencia y atención).
Interfaz de voz empática de Hume (EVI)
La interfaz de voz empática de Hume (EVI) 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 de 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 el entorno, aunque esta función 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 la 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 EVI de Hume de conversación con IA
Características clave
- Voz personalizada: Soporta más de 100,000 voces personalizadas, cada una con rasgos únicos. Incluso puede crear voces como una "matriarca británica calmante" o un "músico caribeño emocionado" escribiendo un prompt.
- Clonar una voz: Suba una muestra de audio para crear una versión digital de su propia voz.
- Conversaciones en tiempo real: Responde en unos 300 milisegundos, tan rápido como un humano.
Hume Octave
Hume Octave es un modelo de lenguaje basado en voz que entiende el significado detrás de las palabras. La empresa afirma que ayuda a crear conversaciones con mejor emoción, ritmo y tono.
Experiencia de la vida real
Octave a menudo encontró la voz correcta para un prompt. Ayudó a mejorar las descripciones de voz y emparejó tonos bien. Sin embargo, la voz final a veces sonaba plana o artificial, como una actuación débil. Aún así, la herramienta mostró un fuerte potencial en la captura de diferentes estilos de habla.
En resumen, Hume Octave da significado a la voz. Ayuda a los usuarios a crear un habla más realista y expresiva que se ajusta tanto a las palabras como al momento y es muy fácil de usar.
Características clave
- Baja latencia: Comienza a hablar en 200 milisegundos con el modo instantáneo.
- Voces personalizadas: Cree voces desde cero, use su propia voz o elija entre muchas opciones predefinidas.
- Control de expresión: Agregue instrucciones estilo actuación para dar forma a cómo la voz entrega cada línea.
- Voces únicas: Con un prompt simple, construya voces como un "campesino medieval sarcástico" o un "profesor de ciencias calmado".
Revoicer
Revoicer es un software de texto a voz impulsado por IA con tecnología de reconocimiento de emociones que convierte texto escrito en voces realistas. Afirma crear contenido de audio con tonos emocionales que suenan más humanos y menos tecnología de IA de emociones.
Características clave
- Voces emocionales: Revoicer puede hablar en tonos como alegre, triste, enojado, amigable, susurrando 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, velocidad y tono de la voz. También pueden agregar pausas o enfatizar palabras específicas.
- Muchas voces: La herramienta ofrece más de 80 voces, incluyendo voces masculinas, femeninas y de niños. Los usuarios también pueden elegir entre diferentes acentos ingleses como estadounidense, británico, australiano o indio.
Criterios de evaluación
Para evaluar cada herramienta de IA de emociones 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, ira 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 configuración y uso diario.
- Feedback en tiempo real: Si la plataforma puede proporcionar información instantánea durante interacciones o grabaciones en vivo.
- Profundidad de información: Calidad y detalle de los análisis de emociones, incluyendo patrones de comportamiento, seguimiento de atención y desgloses demográficos.
Lecturas adicionales
- Benchmark de análisis de sentimiento
- Principales métodos para análisis de sentimiento de audio
- Herramientas de análisis de sentimiento de código abierto
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author = {PhD., Ezgi Arslan,},
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}Enlaces de referencia
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