Такая технология ученых Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники будет востребована в бизнесе для мониторинга и оценки состояния сотрудников, чья профессиональная деятельность связана с динамичной речью. Эффективность подхода не зависит от языка разговора и уровня фонового шума, сообщили в пресс-службе ННГУ.
«Методы определения опьянения по высоте или амплитуде голоса могут стать инструментом речевого контроля сотрудников колл-центров. Если у кого-то по этим причинам возникли проблемы с коммуникацией, система определит это автоматически, используя записи разговоров с клиентами», – рассказала автор исследования, заведующая лабораторией киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ Валерия Демарева.
По ее словам, это один из способов повысить общественную безопасность, особенно когда нет возможности протестировать на алкоголь кровь или выдыхаемый воздух.
В эксперименте участвовали более 600 человек, часть из них находились в стадии среднего опьянения с 1,5 промилле алкоголя в крови. В этом состоянии участникам было предложено прочитать скороговорки, затем аудиозаписи расшифровали с помощью спектрального анализа голоса. Полученные данные стали основой для обучения моделей искусственного интеллекта, лучшие из них научились высокоточно отличать пьяную речь от трезвой.
На исследование «Разработка инструмента ранней идентификации стресса» ученые Университета Лобачевского уже получили грант Российского научного фонда.
Результаты исследований по различению пьяной и трезвой речи с помощью искусственного интеллекта опубликованы в международном журнале The European Physical Journal Special Topics.
