Робастные и надежные подходы к распознаванию эмоций по речи

Контроль психоэмоционального состояния членов экипажа космического корабля, а также операторов центра управления полетами является одной из ключевых задач, требующих решения в онлайн-режиме. Нередко визуальный контроль может быть недостаточным, поскольку экипаж обучен владеть собой и не выражать эмоций в явном виде. Для определения более точного психологического портрета возможно использование акустических характеристик речевых сигналов, фиксируемых в ходе управления космическим аппаратом (голосовыми командами) и обычной коммуникации. Распознавание эмоций человека в ходе коммуникации с интеллектуальными диалоговыми системами предполагает наличие гибкого алгоритмического аппарата, отвечающего требованиям надежности и быстродействия при функционировании в режиме реального времени. Рассматривается эвристическая процедура извлечения информативных признаков, позволяющая существенно сократить число акустических характеристик, используемых алгоритмами распознавания. Эффективность данного подхода исследуется в сочетании с различными классификационными моделями, благодаря чему демонстрируется свойство робастности. Применение указанной процедуры позволяет снизить размерность признакового пространства в два раза (с 384 до приблизительно 180 атрибутов), что сопряжено с сокращением временных ресурсов, затрачиваемых алгоритмом распознавания. Кроме того, было предложено несколько алгоритмических схем, основанных на коллективном принятии решений набором классификаторов, что позволило существенно повысить качество распознавания (приблизительно до 10 % для одной из баз данных). Разработанные алгоритмические схемы обеспечивают гарантированный уровень эффективности и являются надежной альтернативой произвольному выбору классификационной модели. Благодаря свойству робастности, эвристическая процедура отбора информативных признаков была успешно использована на этапе пред-обработки данных с последующим применением подходов, реализующих механизмы коллективного принятия решений.