Лев Лерман: «В тюрьме самый страшный дефицит – это дефицит...
Учёные Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники разработали метод определения состояния алкогольного опьянения по звуковому спектру голоса с использованием нейросетей и машинного обучения. Об этом сообщили в пресс-службе ВУЗа.
Эта технология может применяться в бизнесе для мониторинга состояния сотрудников, чья работа связана с активным речевым взаимодействием. Метод не зависит от языка общения и уровня фонового шума.
В исследовании приняли участие более 600 человек, часть из которых находилась в состоянии среднего опьянения с концентрацией алкоголя в крови около 1,5 промилле. Участники читали скороговорки, после чего их голоса анализировались с помощью спектральных методов. Полученные данные использовались для обучения нейросетевых моделей, которые продемонстрировали высокую точность в распознавании речи людей в состоянии опьянения.
Разработка может применяться для автоматического контроля сотрудников колл-центров, выявляя случаи снижения коммуникативных способностей из-за алкоголя. Кроме того, метод может быть полезен в ситуациях, когда традиционные способы проверки недоступны.
В дальнейшем учёные планируют создать алгоритмы для определения стрессовых состояний по речи. Это позволит оценивать стрессоустойчивость кандидатов при трудоустройстве и контролировать уровень стресса у сотрудников.
Исследование поддержано грантом Российского научного фонда. Результаты работы опубликованы в международном журнале The European Physical Journal Special Topics.
Дарина Моисеева
Фото: unn.ru
Новости Нижнего Новгорода. Люди, места, события. Использование материалов "Репортёр-НН" разрешено только с предварительного согласия правообладателей. Все права на картинки и тексты принадлежат их авторам.
