ИИ научили распознавать опьянение

НИЖНИЙ НОВГОРОД, 12 мая. /ТАСС/. Сотрудники Национального исследовательского Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского (ННГУ) и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники разработали метод распознавания опьянения человека по его речи для искусственного интеллекта. Об этом сообщила ТАСС автор исследования, заведующая лабораторией киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ Валерия Демарева.

"Методы определения опьянения по высоте или амплитуде голоса могут стать инструментом речевого контроля сотрудников кол-центров. Если у кого-то по этим причинам возникли проблемы с коммуникацией, система определит это автоматически, используя записи разговоров с клиентами", - сказала собеседница агентства.

Демарева добавила, что это один из способов повысить общественную безопасность. Автор считает, что такой метод особенно пригодится, когда нет возможности протестировать на алкоголь кровь или выдыхаемый воздух.

Ученые считают, что такая технология 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.

Эксперимент

Как сообщили ТАСС в пресс-службе ННГУ, для оценки метода был проведен эксперимент, в котором 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 отличать пьяную речь от трезвой с высокой степенью точности.

Результаты исследований по различению пьяной и трезвой речи с помощью искусственного интеллекта были опубликованы в международном журнале The European Physical Journal Special Topics.

Планы исследований

Ученые намерены продолжить исследования в области речи человека. По словам Демаревой, следующая цель - создать алгоритмы определения стрессовых состояний по непрерывной речи.

"Это позволит быстро протестировать стрессоустойчивость соискателя при приеме на работу, а также мониторить уровень стресса сотрудников, чтобы не допускать критических ситуаций", - пояснила она.

На исследование "Разработка инструмента ранней идентификации стресса" ученые университета Лобачевского уже получили грант Российского научного фонда.