Найти

Результаты поиска

• АНАЛИЗ СИСТЕМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ ЭМОЦИЙ ЧЕЛОВЕКА ПО ДАННЫМ ЗВУКОВОГО ПОТОКА

  А.А. Егорчев , Д. М. Пашин , Н. А. Сарамбаев , А. Ф. Фахрутдинов

  2024-10-08

  Аннотация ▼

  В современной быстро меняющейся и требовательной рабочей среде способность быстро и
  точно оценить эмоциональное состояние сотрудника имеет решающее значение для защиты че-
  ловеческих жизней и снижения материальных рисков. Эмоциональное благополучие играет важ-
  ную роль в обеспечении безопасности на рабочем месте, производительности труда и общего
  психического здоровья. Поэтому разработка эффективных инструментов для мониторинга нега-
  тивных эмоций и реагирования на них является актуальной задачей современности. Целью данно-
  го исследования является разработка алгоритма, способного классифицировать эмоции, используя
  аудиоданные, записанные смартфоном пользователя. Такой инструмент особенно полезен, если
  интегрирован в более широкую систему мониторинга здоровья, позволяющую оценивать показа-
  тели здоровья человека в режиме реального времени с помощью неинвазивных методов. В этой
  статье представлено новое решение, которое использует акустические сигналы, улавливаемые
  микрофоном смартфона, для обнаружения и классификации эмоций пользователя. Используя
  сверточные нейронные сети (CNNS), тип алгоритма глубокого обучения, известного своей эф-
  фективностью при обработке аудио- и визуальных данных, предлагаемая система может опреде-
  лять эмоциональное состояние пользователя. Модель CNN обучена распознавать признаки в ау-
  диоданных, соответствующие различным эмоциональным проявлениям, фокусируясь на обнару-
  жении негативных эмоций, таких как, гнев или печаль. Результаты исследования демонстрируют
  эффективность системы: частота ошибок при определении негативных эмоций составляет
  19,5% для ложноположительных результатов (ошибки I рода) и 20,1% для ложноотрицательных
  результатов (ошибки II рода). Эти показатели указывают на ее потенциал для практического
  применения в реальных условиях. Внедряя это решение в существующие системы биомедицинского
  мониторинга, организации могут расширить свои возможности по мониторингу эмоционального
  благополучия сотрудников, потенциально предотвращая негативные последствия, такие как не-
  счастные случаи на производстве или кризисы психического здоровья. Интеграция распознавания
  эмоций с помощью смартфонов в системы мониторинга состояния здоровья представляет собой
  значительный прогресс в области неинвазивного биомедицинского мониторинга, использующего
  повсеместное присутствие смартфонов и возможности машинного обучения.