Технология для оценки эмоционального состояния
На кафедре киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ им. Н.И. Лобачевского стартовала работа над уникальной моделью машинного обучения, направленной на определение уровня тревожности человека по акустическим характеристикам его речи. По информации ТАСС, подобная технология окажет значительное влияние на образовательную сферу, психическое здоровье и взаимодействие пользователей с компьютерными системами.
Применение системы в различных областях
Руководитель кафедры Валерия Демарева подчеркивает, что новая система станет важным инструментом для оперативного обнаружения стресса среди сотрудников, а также поможет выявлять уязвимые состояния клиентов. Это позволит снизить вероятность возникновения ошибок и способствует более эффективному выявлению подозрительных операций в финансовом секторе.
Технологический процесс разработки
В процессе анализа использовались коэффициенты MFCC, которые описывают спектральные свойства речи и способны оставаться эффективными в шумной обстановке. Классификация аудиозаписей осуществляется с высокой точностью, достигающей 91,9%, благодаря алгоритму Gradient Boosting, что подтверждает эффективность данной методики в контролируемых условиях.
В будущем команда планирует расширить выборку данных, интегрировать динамические и просодические признаки, а также разработать адаптивные архитектуры, которые будут работать с разнообразными реальными данными. Это повысит устойчивость и точность системы, открывая новые горизонты для ее применения.
