19:32, 16 марта 2026

В России научили нейросеть распознавать тревогу по голосу

Искусственный интеллект улавливает все микроизменения в голосе, которые человеческое ухо может пропустить

Специалисты кафедры киберпсихологии факультета социальных наук Нижегородского государственного университета имени Лобачевского разрабатывают модели машинного обучения для выявления тревоги по голосу человека. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.

По словам кандидата психологических наук, заведующей кафедрой киберпсихологии факультета социальных наук Университета Лобачевского Валерии Демаревой, автоматическое определение стресса и тревоги по голосу помогает как можно раньше выявить уязвимые состояния у операторов, диспетчеров и медиков.

«Также это и фиксация состояния клиента, что, к примеру, может быть полезно для выявления мошенничества – когда клиент введён в заблуждение и просит банк выполнить подозрительную операцию», – пояснила учёная.

Когда человек нервничает, у него увеличивается тонус мышц и частота дыхания. Из-за этого голос становится более жёстким или дрожащим. Тембр, громкость и темп тоже меняются. Искусственный интеллект улавливает эти микроизменения, которые человеческое ухо может пропустить.

Точность распознавания – 92%

Учёные сравнили записи речи студентов в двух условиях: одни выступали публично – перед комиссией и коллегами в аудитории, а другие приватно – в тихом кабинете без публики. Специалисты извлекли акустические признаки и оценили их различия. После тщательной очистки сигнала и извлечения MFCC машинный классификатор Gradient Boosting оказался способен различить тревогу в речи с точностью 91,9%.

«В нашем исследовании мы планируем расширение выборки, валидацию, добавление динамических и просодических признаков, внедрение последовательных архитектур и методов адаптации домена», – добавила Валерия Демарева.

Медицина и здравоохранение