Сотрудники ФСН научили нейросеть распознавать опьянение человека по голосу

Сотрудники ННГУ им. Н.И. Лобачевского и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники научили нейросеть выявлять опьянение по голосу.

В эксперименте участвовали более 600 человек, часть из них находились в стадии среднего опьянения с 1,5 промилле алкоголя в крови.

В этом состоянии участникам было предложено прочитать скороговорки, затем аудиозаписи расшифровали с помощью спектрального анализа голоса. Полученные данные стали основой для обучения моделей искусственного интеллекта, лучшие из них научились высокоточно отличать пьяную речь от трезвой.  

Технология будет востребована в бизнесе для мониторинга и оценки состояния сотрудников, чья профессиональная деятельность связана с динамичной речью. Эффективность подхода не зависит от языка разговора и уровня фонового шума.  

«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 автор исследования, заведующая лабораторией киберпсихологии Факультета социальных наук ННГУ Валерия Демарева.