Một nghiên cứu mang tính đột phá của các nhà nghiên cứu Đức đã trả lời câu hỏi đó bằng câu trả lời “có”. Sử dụng ba mô hình học máy, các nhà khoa học đã có thể nhận dạng chính xác nhiều cảm xúc khác nhau trong các mẫu âm thanh chỉ trong 1,5 giây.
QUẢNG CÁO
Hành trình khám phá bí mật của giọng nói
Được đăng trên tạp chí Biên giới trong Tâm lý học, nghiên cứu đã phân tích các câu vô nghĩa được trích xuất từ hai bộ dữ liệu: một của Canada và một của Đức. Lựa chọn chiến lược này đã loại bỏ ảnh hưởng của ngôn ngữ và sắc thái văn hóa, chỉ tập trung vào giọng điệu.
Mỗi đoạn âm thanh được cắt tỉa cẩn thận còn 1,5 giây, độ dài tối thiểu cần thiết để con người xác định được cảm xúc trong lời nói. Độ chính xác về mặt thời gian này đảm bảo rằng mỗi mảnh thể hiện một cảm xúc duy nhất, tránh sự chồng chéo và mơ hồ.
Cảm xúc tập trung
Nghiên cứu tập trung vào sáu cảm xúc cơ bản: niềm vui, cảm xúcaiva, buồn bã, sợ hãi, ghê tởm và trung lập. Thông qua các kỹ thuật học máy, các mô hình đã được đào tạo để nhận biết các mẫu âm thanh cụ thể liên quan đến từng trạng thái cảm xúc.
QUẢNG CÁO
Ba mô hình, ba cách tiếp cận
Để khám phá bí mật của giọng nói, các nhà nghiên cứu đã sử dụng ba mẫu giọng nói khác nhau. học máy:
- Mạng lưới thần kinh sâu (DNN): Chúng hoạt động giống như các bộ lọc phức tạp, phân tích các thành phần âm thanh như tần số và âm sắc. Ví dụ: giọng nói cao lên có thể biểu thị raiva hoặc sự thất vọng.
- Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN): Họ tìm kiếm các mẫu hình trực quan trong các biểu diễn đồ họa của sóng âm thanh, tương tự như cách chúng ta xác định cảm xúc theo nhịp điệu và kết cấu của giọng nói.
- Mô hình lai (C-DNN): Nó kết hợp hai kỹ thuật trước đó, sử dụng cả âm thanh và hình ảnh để có được dự đoán chính xác hơn về cảm xúc.
Những kết quả đầy hứa hẹn và những thách thức cần vượt qua
Kết quả nghiên cứu thật đáng khích lệ. Các mô hình của học máy Họ có thể xác định cảm xúc với độ chính xác tương tự như con người, ngay cả trong những câu vô nghĩa, không có ngữ cảnh.
Tuy nhiên, các tác giả nhận thấy một số hạn chế. Những câu ngắn được sử dụng có thể không nắm bắt được đầy đủ các sắc thái và sự mơ hồ hiện diện trong cảm xúc thực. Hơn nữa, cần có nghiên cứu trong tương lai để xác định thời lượng âm thanh tối ưu để nhận dạng cảm xúc chính xác.
QUẢNG CÁO
Tương lai của sự tương tác giữa con người và máy móc
Khả năng nhận biết cảm xúc thông qua giọng nói mở ra nhiều khả năng cho sự tương tác giữa con người và máy móc trong tương lai. Hãy tưởng tượng một tương lai nơi các thiết bị thông minh và trợ lý ảo có thể hiểu và đáp ứng nhu cầu tình cảm của bạn.
Nghiên cứu này thể hiện một bước quan trọng theo hướng này, chứng minh tiềm năng của inteligência nhân tạo để giải mã những bí mật của giọng nói con người và tạo ra những giao diện đồng cảm và nhân bản hơn.
Đọc thêm:
* Nội dung bài viết này được tạo ra một phần bằng các công cụ trí tuệ nhân tạo, các mô hình ngôn ngữ tiên tiến hỗ trợ việc soạn thảo, rà soát, dịch thuật và tóm tắt văn bản. Các mục văn bản được tạo bởi Curto Tin tức và phản hồi từ các công cụ AI đã được sử dụng để cải thiện nội dung cuối cùng.
Điều quan trọng cần nhấn mạnh là các công cụ AI chỉ là công cụ và trách nhiệm cuối cùng đối với nội dung được xuất bản thuộc về Curto Tin tức. Bằng cách sử dụng những công cụ này một cách có trách nhiệm và có đạo đức, mục tiêu của chúng tôi là mở rộng khả năng giao tiếp và dân chủ hóa việc tiếp cận thông tin có chất lượng. 🤖
QUẢNG CÁO
Bạn đang tìm kiếm một công cụ Trí tuệ nhân tạo để giúp cuộc sống của bạn dễ dàng hơn? Trong hướng dẫn này, bạn duyệt qua danh mục các rô-bốt được hỗ trợ bởi AI và tìm hiểu về chức năng của chúng. Hãy xem đánh giá mà đội ngũ nhà báo của chúng tôi đã đưa ra cho họ!
