ドイツの研究者による画期的な研究は、その質問に「はい」と答えています。 3つのモデルを使用して、 機械学習, 科学者たちは、わずか 1,5 秒の音声サンプルからさまざまな感情を正確に認識することができました。
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声の秘密を解き明かす旅
『Frontiers in Psychology』誌に掲載されました。 この研究では、2 つのデータセット (1 つはカナダ人、もう 1 つはドイツ人) から抽出されたナンセンスな文章を分析しました。この戦略的な選択により、言語や文化的ニュアンスの影響が排除され、声の調子だけに焦点が当てられました。
各オーディオ クリップは、人間が音声の中の感情を識別するために必要な最小の長さである 1,5 秒に慎重にトリミングされました。この時間的精度により、各フラグメントが単一の感情を表すことが保証され、重複や曖昧さが回避されます。
感情に焦点を当てる
この研究では、喜び、興奮という 6 つの基本的な感情に焦点を当てました。aiva、悲しみ、恐怖、嫌悪感、中立性。の技術を通じて、 機械学習, モデルは、それぞれの感情状態に関連する特定の音声パターンを認識するようにトレーニングされました。
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3 つのモデル、3 つのアプローチ
声の秘密を解明するために、研究者たちは 3 つの異なる音声モデルを使用しました。 機械学習:
- ディープ ニューラル ネットワーク (DNN): これらは複雑なフィルターのように機能し、周波数やトーンなどの音声成分を分析します。たとえば、声のトーンが上がっている場合は、「r」を示している可能性があります。aiva または欲求不満。
- 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN): 私たちが声のリズムや質感から感情を識別するのと同じように、音波のグラフィック表現から視覚的なパターンを探します。
- ハイブリッド モデル (C-DNN): これは、以前の 2 つの手法を組み合わせたもので、音声とその視覚表現の両方を使用して感情をより正確に予測します。
期待できる成果と克服すべき課題
研究結果は有望なものでした。のモデル 機械学習 彼らは、文脈のない無意味な文であっても、人間と同様の精度で感情を識別することができました。
ただし、著者らはいくつかの制限があることを認識しています。使用されている短い文は、実際の感情に存在するニュアンスや曖昧さをすべて捉えているわけではない可能性があります。さらに、正確な感情認識のために最適な音声時間を決定するには、将来の研究が必要です。
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人間とマシンのインタラクションの未来
音声を通じて感情を認識できる機能は、人間と機械のインタラクションの将来にさまざまな可能性をもたらします。スマート デバイスと仮想アシスタントがあなたの感情的なニーズを理解し、それに応えることができる未来を想像してみてください。
この研究はこの方向への重要な一歩を表し、次の可能性を示しています。 inteligência人工 人間の声の秘密を解読し、より共感的で人間味のあるインターフェイスを作成します。
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