Учёные из Нижнего Новгорода и Томска научили ИИ распознавать пьяных по голосу

Учёные Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники разработали метод определения алкогольного опьянения по звуковому спектру голоса. Для этого они использовали специально обученную нейросеть и методы машинного обучения, сообщает пресс-служба нижегородского ВУЗа.

Технология подходит для мониторинга состояния сотрудников, чья работа связана с активной речью, например, операторов колл-центров. Она не зависит от языка разговора и уровня фонового шума.

«Методы определения опьянения по высоте или амплитуде голоса могут стать инструментом речевого контроля сотрудников колл-центров», — отметила заведующая лабораторией киберпсихологии ННГУ Валерия Демарева. По её словам, система автоматически выявит проблемы с коммуникацией, связанные с опьянением.

В эксперименте приняли участие более 600 человек, часть из которых имела среднее опьянение с 1,5 промилле алкоголя в крови. Участники читали скороговорки, а аудиозаписи анализировали с помощью спектрального анализа голоса. Полученные данные использовали для обучения моделей ИИ, которые научились точно отличать пьяную речь от трезвой.

Дальнейшая задача учёных — создать алгоритмы для выявления стрессовых состояний по непрерывной речи. Это поможет оценивать стрессоустойчивость соискателей при приёме на работу и мониторить состояние сотрудников.

На исследование «Разработка инструмента ранней идентификации стресса» учёные получили грант Российского научного фонда.