Статья

Название: Распознавание эмоций по характеристикам речевого сигнала (лингвистический, клинический, информационный аспекты)

Авторы: Л. П. Прокофьева, И. Л. Пластун, Н. В. Филиппова Л. Ю. Матвеева, Н. С. Пластун

Саратовский государственный медицинский университет им. В. И. Разумовского, Саратов, Россия; Саратовский государственный технический университет им. Ю. А. Гагарина, Саратов, Россия; Высшая школа экономики, Москва, Россия

В рубрике Языкознание

Аннотация: Представлен экспериментальный проект лингвистов, медиков, юристов, специалистов в области компьютерной безопасности по распознаванию эмоций в речи на базе основных характеристик речевого сигнала. Разработана компьютерная программа, проведена ее первичная апробация в социальной сети ВКонтакте. Собранные записи речевых фрагментов живой спонтанной непосредственно-опосредованной диалогической речи проанализированы на нескольких уровнях: в ходе комплексного лингвистического анализа выявлены лексико-семантические и просодические признаки эмоциональности, произведено сравнение с результатами работы программы, полученные данные систематизированы, сделаны выводы о ведущей роль просодики при выявлении скрытых типов эмоционального стресса. Обнаружены частотные совпадения числовых значений просодических элементов в речевых отрезках, демонстрирующих эмоции, не фиксируемые на лексико-семантическом уровне, предложена рабочая классификация внеш-них и внутренних способов проявления эмоциональности в живой речи.

Ключевые слова: эмоции, просодика, распознавание речи, эксперимент, компьютерная программа

Список использованной литературы:

Вартанов А. В. Антропоморфный метод распознавания эмоций в звучащей речи // Национальный психологический журнал. 2013. № 2 (10). С. 69–79.

Величкова Л. В. Психолингвистическая основа исследования эмоциональности звучащей речи // Вопросы психолингвистики. 2007. № 5. С. 21–27.

Ганзин И. В. Клиническая лингвистика: комплексная диагностика речевого по-ведения при психических расстройствах. Симферополь: Феникс, 2011. 400 с.

Ганзин И. В. Основы психосоматики. Психобиосоциальная модель: Интегративное учеб. пособие. Симферополь: Доля, 2012. 184 с.

Пластун И. Л., Захаров А. А., Еремин Н. А. Автоматизированная система для определения психологического состояния человека по динамике речевого сигнала // Социально-гуманитарные технологии. 2018. № 1 (5). С. 74–78.

Киселев В. В. Автоматическое определение эмоций по речи // Образовательные технологии. 2012. № 3. С. 85–89.

Матвеева Л. Ю., Прокофьева Л. П. Звуковое отражение эмоций (инструментальные методы в фоноскопической экспертизе) // Изв. Сарат. ун-та. Новая серия. Серия: Филология. Журналистика. 2016. Т. 16, № 2. С. 152–155.

Соколов Е. Н. Сферическая модель интеллектуальных операций // Психологический журнал. 2001. Т. 22, № 3. С. 49–56.

Филиппова Н. В., Барыльник Ю. Б., Антонова А. А., Деева М. А., Гусева М. А. Роль психолингвистических методов в диагностике нарушений речевого и умственного развития у детей // Российский психиатрический журнал. 2016. № 5. С. 555–561.

Damasio A. R. Descartes’ error: Emotions, reason, and the human brain. New York, NY, Putnam’s Sons, 1994.

Hopkins C. S., Ratley R. J., Benincasa D. S., Grieco J. J. Evaluation of Voice Stress Analysis Technology // Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawai: IEEE, 2005. URL: https://ieeexplore.ieee.org/ document/1385268 (дата обращения 22.05.2019).

Lövheim H. A new three-dimensional model for emotions and monoamine neuro-transmitters // Med. Hypotheses. 2012. No. 78. P. 341–348.

Yang N. Algorithms for Affective and Ubiquitous Sensing Systems and for Protein Structure Prediction. New York, 2015. 186 p.