Такая 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.

По словам Валерии Демаревой, это один из способов повысить общественную безопасность, особенно когда нет возможности протестировать на алкоголь кровь или выдыхаемый воздух.

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.

Дальнейшая цель учёных — создать алгоритмы определения стрессовых состояний по непрерывной речи.

"Это позволит быстро протестировать стрессоустойчивость соискателя при приёме на работу, а также мониторить уровень стресса сотрудников, чтобы не допускать критических ситуаций", — добавила Валерия Демарева.

На исследование "Разработка инструмента ранней идентификации стресса" учёные Университета Лобачевского уже получили грант Российского научного фонда.

Добавим, что результаты исследований по различению пьяной и трезвой речи с помощью искусственного интеллекта были опубликованы в международном журнале The European Physical Journal Special Topics.