Een baanbrekend onderzoek door Duitse onderzoekers beantwoordt die vraag met een volmondig ‘ja’. Met behulp van drie modellen van machine learningkonden wetenschappers verschillende emoties nauwkeurig herkennen in audiofragmenten van slechts 1,5 seconde.
PUBLICITEIT
De reis om de geheimen van de stem te ontdekken
Gepubliceerd in het tijdschrift Frontiers in Psychology, de studie analyseerde onzinzinnen uit twee datasets: een Canadese en een Duitse. Deze strategische keuze elimineerde de invloed van taal en culturele nuances en concentreerde zich uitsluitend op de tone of voice.
Elke audioclip werd zorgvuldig ingekort tot 1,5 seconde, de minimale lengte die mensen nodig hebben om emoties in spraak te identificeren. Deze temporele precisie zorgt ervoor dat elk fragment één emotie vertegenwoordigt, waardoor overlappingen en dubbelzinnigheden worden vermeden.
Emoties in beeld
Het onderzoek richtte zich op zes basisemoties: vreugde, raiva, verdriet, angst, walging en neutraliteit. Via technieken van machine learning, de modellen werden getraind om de specifieke geluidspatronen te herkennen die bij elke emotionele toestand horen.
PUBLICITEIT
Drie modellen, drie benaderingen
Om de geheimen van de stem te ontdekken, gebruikten onderzoekers drie verschillende stemmodellen. machine learning:
- Diepe neurale netwerken (DNN's): Ze werken als complexe filters en analyseren geluidscomponenten zoals frequentie en toon. Een verhoogde toon kan bijvoorbeeld op r duidenaiva of frustratie.
- Convolutionele neurale netwerken (CNN's): Ze zoeken naar visuele patronen in de grafische representaties van geluidsgolven, vergelijkbaar met de manier waarop we emoties identificeren in het ritme en de textuur van de stem.
- Hybride model (C-DNN): Het combineert de twee voorgaande technieken, waarbij zowel audio als visuele weergave worden gebruikt om een ​​nauwkeurigere voorspelling van emoties te verkrijgen.
Veelbelovende resultaten en uitdagingen die overwonnen moeten worden
De resultaten van het onderzoek waren bemoedigend. De modellen van machine learning Ze waren in staat emoties te identificeren met een nauwkeurigheid die vergelijkbaar is met die van mensen, zelfs in betekenisloze zinnen zonder context.
De auteurs erkennen echter enkele beperkingen. Het kan zijn dat de gebruikte korte zinnen niet het volledige scala aan nuances en dubbelzinnigheden weergeven die aanwezig zijn in echte emoties. Bovendien is toekomstig onderzoek nodig om de optimale audioduur voor nauwkeurige emotieherkenning te bepalen.
PUBLICITEIT
De toekomst van mens-machine-interactie
Het vermogen om emoties via stem te herkennen opent een scala aan mogelijkheden voor de toekomst van mens-machine-interactie. Stel u een toekomst voor waarin slimme apparaten en virtuele assistenten uw emotionele behoeften kunnen begrijpen en erop kunnen reageren.
Deze studie vertegenwoordigt een belangrijke stap in deze richting en toont het potentieel van inteligência kunstmatig om de geheimen van de menselijke stem te ontcijferen en meer empathische en gehumaniseerde interfaces te creëren.
Lees ook:
* De tekst van dit artikel is gedeeltelijk gegenereerd door hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie, geavanceerde taalmodellen die helpen bij het voorbereiden, beoordelen, vertalen en samenvatten van teksten. Tekstinvoer is gemaakt door de Curto Nieuws en reacties van AI-tools werden gebruikt om de uiteindelijke inhoud te verbeteren.
Het is belangrijk om te benadrukken dat AI-tools slechts tools zijn, en dat de eindverantwoordelijkheid voor de gepubliceerde inhoud bij de organisatie ligt Curto Nieuws. Door deze hulpmiddelen op een verantwoorde en ethisch verantwoorde manier te gebruiken, is het ons doel om de communicatiemogelijkheden uit te breiden en de toegang tot kwaliteitsinformatie te democratiseren. 🤖
PUBLICITEIT
Op zoek naar een hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie om uw leven gemakkelijker te maken? In deze gidsblader je door een catalogus van AI-aangedreven robots en leer je over hun functionaliteiten. Bekijk de evaluatie die ons team van journalisten hen gaf!
