Группа учёных из Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского и Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники предложила инновационный метод для определения состояния алкогольного опьянения у человека, используя звуковой спектр его голоса. Технология базируется на специально обученной нейросети и методах машинного обучения, сообщает «Время Н».
Этот подход может быть востребован в различных сферах бизнеса, особенно для мониторинга сотрудников, чья работа связана с постоянной речью. В отличие от других методов, эта технология не зависит от языка общения и уровня фонового шума.
«Методы определения опьянения по высоте или амплитуде голоса могут стать инструментом речевого контроля сотрудников кол-центров. Если у кого-то по этим причинам возникли проблемы с коммуникацией, система определит это автоматически, используя записи разговоров с клиентами», — пояснила автор исследования, заведующая лабораторией киберпсихологии факультета социальных наук ННГУ Валерия Демарева.
По словам Демаревой, данная технология может значительно повысить общественную безопасность, особенно в ситуациях, когда невозможно провести тестирование на алкоголь через кровь или выдох.
В эксперименте приняли участие более 600 человек, часть из которых находилась в стадии среднего алкогольного опьянения с 1,5 промилле в крови. Участникам предложили читать скороговорки, а затем аудиозаписи были проанализированы с помощью спектрального анализа голоса. Эти данные стали основой для обучения моделей искусственного интеллекта, которые научились точно отличать пьяную речь от трезвой.
В дальнейшем учёные планируют развивать алгоритмы для определения стрессовых состояний по непрерывной речи. Это откроет новые возможности для быстрого тестирования стрессоустойчивости кандидатов при приёме на работу, а также для мониторинга уровня стресса среди сотрудников, что позволит избежать критических ситуаций.
