Нижегородские ученые создали алгоритм, способный распознавать эмоции
Нижегородские ученые из Высшей школы экономики изобрели алгоритм для измерения частоты тона речи.
Нижегородские ученые из Высшей школы экономики изобрели алгоритм для измерения частоты тона речи. Это позволит искусственному интеллекту распознавать эмоции, сообщили в пресс-службе вуза.
Точное измерение частоты основного тона речи человека — важный фактор не только для распознавания эмоций, но и для диагностики заболеваний. Изобретение нижегородских ученых, в свою очередь, работает без задержки во времени, а также в шумных местах. Кроме того, оно использует в разы меньше вычислительных ресурсов, чем существующие аналоги.
При разработке метода исследователи оценивали динамику частоты основного тона голоса, которая изменяется в широком диапазоне. Чтобы сделать это, они использовали специальные математические методы.
Отмечается, что существующие устройства хуже определяют тональность голоса в условиях фонового шума. Чтобы решить эту проблему, ученые из НИУ ВШЭ прибегли к дополнительной обработке аудиоспектра — создали самообучающийся алгоритм, который основывается на нейросети.
По словам ученых, новое изобретение можно применять в различных областях, в том числе в психологии и медицине. Например, определение основной частоты тона может выявить патологии голоса при диагностике нейродегенеративных заболеваний.
Ранее ученые лаборатории трансгенеза ННГУ имени Лобачевского получили мышей-мутантов для лабораторных исследований и импортозамещения материалов для ЭКО.
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕИлья Романов
Последние новости
Новый этап в развитии ФК: Гендиректор делится планами на будущее
Руководство клуба уверено в успехе предстоящих сезонов.
Кипр аннулировал гражданство миллиардера Дерипаски
Олег Дерипаска попал в список иностранцев, лишенных гражданства из-за инвестиционной программы.
Количество миллиардеров увеличилось до рекордного уровня
Мировая экономика демонстрирует рост числа самых богатых людей.
Частотный преобразователь
Подбираем решения под ваши задачи с учётом особенностей оборудования и требований