Нижегородские ученые разработали алгоритм для распознавания эмоций по голосу

Ученые из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде разработали новый алгоритм для измерения частоты основного тона речи. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

Параметр частоты тона играет большое значение при диагностике заболеваний. Он также используется при обучении искусственного интеллекта распознавать человеческий голос и скрытые в нем эмоции.

Отмечается, что подход, разработанный нижегородскими исследователями, работает даже в шумной обстановке и не имеет задержек во времени, а также требует меньше вычислительных ресурсов, нежели существующие аналоги. Он базируется на специальных математических методах, а в условиях шума предполагает дополнительную обработку аудиоспектра. Самообучающийся алгоритм основан на однослойной нейронной сети, использующей метод обеляющего фильтра, который фокусируется на частоте основного тона.

По словам ученых, новый инструмент можно использовать в разных областях, включая медицину и психологию. Так, например, с его помощью можно выявлять патологии голоса при диагностике нейродегенеративных заболеваний.

Ранее сообщалось, что ученые ННГУ имени Лобачевского создали мышей-мутантов без специфических патогенов. Это поможет обеспечить отечественную науку вспомогательными репродуктивными технологиями, заменив импортные аналоги материалов для ЭКО и ввозимых из-за рубежа лабораторных животных. 

Фото: pixabay.com