ТОМСК, 22 окт – РИА Томск. Студент Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) Павел Лаптев обучит нейросеть определять психоэмоциональное состояние человека и степень алкогольного опьянения по речи; предполагается, что интеллектуальная система будет применяться предприятиями для проверки сотрудников, сообщил РИА Томск разработчик системы.
По данным ТУСУРа, в октябре 2023 года Фонд содействия инновациям утвердил список победителей конкурса "Студенческий стартап" IV очередь". Семь студентов вуза получили по 1 миллиону рублей на реализацию собственных проектов. Среди них: система ведения отчетности, устройство экстренной помощи при обморожении конечностей и интеллектуальная система по определению психоэмоционального состояния и состояния опьянения.
"Проект нацелен на разработку клиент-серверного решения, предоставляющего возможность определять психоэмоциональное состояние работника и возможное состояние алкогольного опьянения. Если говорить просто, то запись речи работника посылается на сервер-анализатор, где с помощью нейронных сетей мы будем проверять необходимые показатели", – рассказал собеседник агентства.
Предполагается, что разработка будет использоваться на предприятиях, где необходимо проводить проверки сотрудников, чтобы уменьшить вероятность несчастных случаев. Технология может пригодиться в компаниях, занимающихся перевозками грузов и людей, на производствах с травмоопасным оборудованием.
"На данный момент алгоритм по определению психоэмоциональных состояний находится на стадии исследования, и пока следовательно нет какого-то точного списка психоэмоциональных состояний. Скорее всего, будут рассматриваться усталость и гнев/злость, поскольку они являются одними из наиболее влияющих на поведение и действия состояниями", – добавил Лаптев.
По его словам, нейросеть будет анализировать состояние говорящего, в том числе на основе громкости речи, количества и длительности пауз. "Проект основан на выполненной научно-исследовательской работе по теме "Определение состояния алкогольного опьянения на основе речи с использованием нейронных сетей". Соответственно, тема перекочевала и была дополнена определением психоэмоционального состояния для повышения коммерческого потенциала проекта", – пояснил автор.
