Сказал «алло» — и попал в реестр нетрезвых.
Сотрудники Национального исследовательского Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского (ННГУ) совместно с учёными Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники разработали метод, позволяющий искусственному интеллекту выявлять признаки алкогольного опьянения на основе анализа речи человека. Об этом ТАСС заведующая лабораторией киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ Валерия Демарева.
Как пояснила исследователь, анализ параметров речи, таких как высота и амплитуда голоса, может быть использован для автоматического контроля состояния сотрудников, например, в кол-центрах. При затруднённой коммуникации система сможет оперативно выявить отклонения, используя аудиозаписи разговоров. Такой подход, по мнению авторов, может повысить уровень общественной безопасности, особенно в ситуациях, когда нет возможности провести стандартные тесты на алкоголь по крови или дыханию.
Разработчики считают, что технология может найти применение в бизнес-среде для оценки состояния работников, чья деятельность требует активной речевой коммуникации. Особенностью метода является его устойчивость к фоновому шуму и независимость от языка, на котором говорит человек.
Для оценки эффективности подхода был проведён эксперимент, в котором приняли участие более 600 добровольцев. Часть испытуемых находилась в состоянии среднего опьянения — около 1,5 промилле алкоголя в крови. Им предлагалось читать скороговорки, после чего аудиозаписи подвергались спектральному анализу. Эти данные легли в основу обучения моделей искусственного интеллекта, которые продемонстрировали высокую точность при различении пьяной и трезвой речи.
Результаты исследования были опубликованы в международном научном журнале The European Physical Journal Special Topics.
В дальнейшем учёные намерены развивать направление речевой диагностики. Следующей целью, по словам Демаревой, станет создание алгоритмов для выявления стрессовых состояний по непрерывной речи. Такие технологии, как предполагается, позволят работодателям быстро оценивать стрессоустойчивость кандидатов при приёме на работу и следить за психоэмоциональным состоянием персонала. На проект «Разработка инструмента ранней идентификации стресса» исследователи уже получили грант Российского научного фонда.
Подробнее:
Сотрудники Национального исследовательского Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского (ННГУ) совместно с учёными Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники разработали метод, позволяющий искусственному интеллекту выявлять признаки алкогольного опьянения на основе анализа речи человека. Об этом ТАСС заведующая лабораторией киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ Валерия Демарева.
Как пояснила исследователь, анализ параметров речи, таких как высота и амплитуда голоса, может быть использован для автоматического контроля состояния сотрудников, например, в кол-центрах. При затруднённой коммуникации система сможет оперативно выявить отклонения, используя аудиозаписи разговоров. Такой подход, по мнению авторов, может повысить уровень общественной безопасности, особенно в ситуациях, когда нет возможности провести стандартные тесты на алкоголь по крови или дыханию.
Разработчики считают, что технология может найти применение в бизнес-среде для оценки состояния работников, чья деятельность требует активной речевой коммуникации. Особенностью метода является его устойчивость к фоновому шуму и независимость от языка, на котором говорит человек.
Для оценки эффективности подхода был проведён эксперимент, в котором приняли участие более 600 добровольцев. Часть испытуемых находилась в состоянии среднего опьянения — около 1,5 промилле алкоголя в крови. Им предлагалось читать скороговорки, после чего аудиозаписи подвергались спектральному анализу. Эти данные легли в основу обучения моделей искусственного интеллекта, которые продемонстрировали высокую точность при различении пьяной и трезвой речи.
Результаты исследования были опубликованы в международном научном журнале The European Physical Journal Special Topics.
В дальнейшем учёные намерены развивать направление речевой диагностики. Следующей целью, по словам Демаревой, станет создание алгоритмов для выявления стрессовых состояний по непрерывной речи. Такие технологии, как предполагается, позволят работодателям быстро оценивать стрессоустойчивость кандидатов при приёме на работу и следить за психоэмоциональным состоянием персонала. На проект «Разработка инструмента ранней идентификации стресса» исследователи уже получили грант Российского научного фонда.
Подробнее:
