Ученые Нижегородского государственного университета им. Лобачевского и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники предложили отличать человека в состоянии алкогольного опьянения от трезвого по звуковому спектру голоса с помощью нейросети и методов машинного обучения. Об этом сообщили в пресс-службе ННГУ.
По словам автора исследования, заведующей лабораторией киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ Валерии Демаревой, такой способ поможет повысить общественную безопасность, особенно в случае, когда нет возможности протестировать на алкоголь кровь или выдыхаемый воздух.
Методы определения опьянения по высоте или амплитуде голоса могут стать инструментом речевого контроля сотрудников колл-центров. Если у кого-то по этим причинам возникли проблемы с коммуникацией, система определит это автоматически, используя записи разговоров с клиентами, — рассказала Валерия Демарева.
В эксперименте участвовали порядка 600 человек, часть из них находились в стадии среднего опьянения с 1,5 промилле алкоголя в крови. Гражданам предложили прочитать скороговорки, после чего аудиозаписи расшифровали при помощи спектрального анализа голоса. Полученные данные стали основой для обучения моделей ИИ, лучшие из них научились высокоточно отличать пьяную речь от трезвой.
В дальнейшем ученые планируют создать алгоритмы определения стрессовых состояний по непрерывной речи. На исследование «Разработка инструмента ранней идентификации стресса» ННГУ уже получил грант Российского научного фонда.
NN.DK.RU писал также, что нижегородские ученые разработали препарат для борьбы с раком кожи.