ISSN 2305-9052 · EISSN 2410-7034
Языки: ru · en

ВЕСТНИК ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА И ИНФОРМАТИКА

РАСПОЗНАВАНИЕ УТОМЛЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ЕГО РЕЧИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (2023)

Качественные психофизиологические исследования сопряжены с созданием доступных и хорошо организованных баз данных, требующих большую предварительную работу по разработке измерительных комплексов, включающих не только средства для измерения психофизиологических параметров человека, но и его эмоционального состояния, которое отображается в выражении лица, речи и поведенческих паттернах респондентов. Измерительные комплексы должны также включать и средства обработки экспериментального материала. Суть исследования состояла в проведении эксперимента по созданию прототипа базы речевых данных русскоязычных респондентов, получения ответов на методические вопросы, возникающие у специалистов при использовании базы для задачи распознавания состояния утомления человека. Разработан аппаратно-программный комплекс, позволяющий синхронно регистрировать психофизиологические параметры, видеозаписи поведенческих реакций и аудиозапись речи человека. В качестве модели физического утомления использовался кардиореспираторный тест с физической нагрузкой. До прохождения и после завершении теста добровольцы зачитывали набор стандартных фонетически представительных текстов. Полученные аудиозаписи обрабатывались с помощью специализированной нейронной сети, способной анализировать интегральные спектральные характеристики звука. Результаты эксперимента показали возможность распознавания состояния утомления человека по его речи, что позволяет перейти к созданию большого банка аудиозаписей и совершенствованию алгоритмов распознавания состояния утомления.

Тип: Статья
Автор (ы): Яковлев Александр Викторович, Матыцин Вячеслав Олегович, Пархоменко Владимир Андреевич, Найденова Ксения Александровна, Велюга В. А.
Ключевые фразы: РАСПОЗНАВАНИЕ УТОМЛЕНИЯ, БАЗА РЕЧЕВЫХ ДАННЫХ, ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЙ КОМПЛЕКС, КАРДИОРЕСПИРАТОРНЫЙ ТЕСТ, машинное обучение, ГЛУБОКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ

Идентификаторы и классификаторы

УДК
004.855.5. Обучение на примерах
eLIBRARY ID
50396391
Текстовый фрагмент статьи