Аналітики з Університету Квінсленду досягли значного прогресу у використанні ШІ для ідентифікації емоцій, таких як страх та занепокоєння, по голосу.
Про це повідомляє ТонеТО.
За словами ініціатора проекту, ця технологія може виявитись корисною для операторів гарячих ліній з запобігання самогубств та інших кризових служб.
Визначення емоційного стану осіб, які звертаються за допомогою до кризових служб, критично важливе для виявлення ризику суїциду. Людська мова через свої невербальні сигнали може надавати інформацію про психологічний стан особи, включаючи ознаки смутку, злості або страху. Наукові дослідження суїцидальної мови, що тривають понад три десятиліття, виявили об’єктивні аудіо ознаки, які можна використовувати для діагностики різних психічних станів і розладів, включаючи депресію.
Оцінка ризику суїциду може бути складним завданням для того, хто приймає дзвінок на кризовій лінії, особливо коли клієнти можуть перебувати у високому емоційному стресі, а характеристики їхнього голосу можуть динамічно змінюватися. Алаа Нфіссі, аспірант Університету Конкордія в Монреалі, розробив модель штучного інтелекту для розпізнавання емоцій у мові. Традиційно таку оцінку здійснювали психологи, що вимагало багато часу та професійного досвіду, але технологія глибокого навчання виявилася здатною ефективно розпізнавати емоції.
Для тренування моделі використовувалася база реальних та симульованих записів дзвінків на кризові лінії, аудіосегменти яких містили анотації відображення емоційних станів, таких як злість, смуток, нейтралітет, страх чи занепокоєння. Завдяки цьому, модель змогла точно розпізнати чотири основні емоції: страх/занепокоєння (82% точності), смуток (77%), злість (72%) та нейтральний стан (78%), демонструючи високу ефективність особливо при аналізі реальних розмов.
