Штучний інтелект

Анотація: У статті розглянуто сучасні підходи до автоматизованого розпізнавання емоцій і певних психологічних станів людини за її голосом. Запропоновано структуру системи ідентифікації емоцій, що використовує попередню обробку аудіо сигналу (шумозниження та сегментацію за учасниками), а також множини акустичних, просодичних та екстралінгвістичних характеристик мовлення для створення ознакового опису. Результати численнних досліджень вказують на необхідність застосування даних характеристик.

Ключові слова: модель диктора, акустичні характеристики емоцій, метод сумішей Гауса

Посилання:

1. VoiceStress AnalysisServices// [Електр.Ресурс]. -Режим доступу: http://www.voicestressanalysis.net
2. Потапова Р. К. О возможности перцептивно-слухового распознавания состояния «агрессия» по устной речи / ПотаповаР. К., Комалова Л.Р. // Вестник МГЛУ. – 2014. – №13 (699) . – С.202-214.
3. Brose A. Affective states contribute to trait reports of affective well-being / Brose A., Lindenberg U.,Schmiedek F. // Emition .- 2013(5) .- p. 940-948.
4. Kächele M. Prosodic, Spectral and Voice Quality Feature Selection Using a Long-Term Stopping Criterion for Audio-Based Emotion Recognition / M. Kächele, D. Zharkov, S. Meudt and F. Schwenker // Pattern Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on,Stockholm . – 2014. – pp. 803-808.
5. Клименко Н. С. Сегментация и классификация участков речевого сигнала для построения моделей дикторов в системе идентификации говорящего//Мат. Междунар. научно-технич. конф. "Искусственный интеллект. Интеллектуальные системы". - Донецк: ІПШІ "Наука і освіта", 2012. - С. 80-82.
6. Психология эмоций / Изард К.Э. Перев. с англ. – СПб: Издательство «Питер», 1999. – 464 с.
7. Черняев Л.С. Взгляд гештальт-терапевта на базовые эмоции / Л.С. Черняев // Гештальт 2007. – Ч 2. – Философия и этика в гештальт-подходе. – М.: МГИ, 2007. – С.17-24.