Полное описание

Величко, Алёна Николаевна. Метод анализа речевого сигнала для автоматического определения агрессии в разговорной речи / А. Н. Величко. - DOI 10.17308/sait/1995-5499/2022/4/180-188. - Текст : непосредственный // Воронежский государственный университет. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии : научный журнал. - 2022. - N 4. - С. 180-188. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1995-5499.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.25	004.85
	004.934

Рубрики:
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Распознавание речи

Кл.слова (ненормированные): компьютерная паралингвистика -- деструктивное поведение -- агрессия -- автоматическое определение агрессии в разговорной речи -- речевые технологии -- мультиклассовая классификация -- машинное обучение
Аннотация: В последние годы все более актуальной становится тема определения деструктивного поведения людей в сети Интернет для обеспечения их психологического комфорта. Деструктивное поведение является разрушительным поведением, а агрессия в европейской культуре представлена как мотивированное деструктивное поведение, которое может быть направлено как вовне, так и на себя, а также противоречит общепринятым социальным нормам. Данная работа рассматривает агрессию как паралингвистические явление, то есть, то, как агрессия проявляется в речи, а не то, что именно человек говорит. В статье представлены понятие и виды агрессии, приведен краткий анализ существующих работ. Представлена формальная постановка мультиклассовой задачи классификации и описание предложенного метода определения агрессии в речи. Были проведены представлены экспериментальные исследования методов классификации для автоматического определения агрессии, где лучшим оказался метод случайного леса, поскольку с его помощью удалось получить наилучшие и наиболее стабильные результаты. На основе полученных экспериментальных исследований был разработан предлагаемый метод определения агрессии в разговорной речи. Были использованы многомодальные корпуса Stress at Service Desk Dataset и Aggression in Trains, из которых были извлечены аудио дорожки для обучения и тестирования моделей с использованием 5-кратной перекрестной валидации. Предложенный метод представляет собой ансамбль из методов случайного леса, обученных на различных наборах акустических признаков с различными весами. Лучший результат, полученный с использованием предложенного метода равен 76,5 % по показателю невзвешенной средней полноты, и является одним из лучших среди аналогичных методов определения агрессии в разговорной речи.

Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -332605-180354)

Шифр в сводном ЭК: 13c94c934b6a0d1e6eb48ee56098be33

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽