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

В рубрике: Языкознание
Распознавание эмоций по характеристикам речевого сигнала (лингвистический, клинический, информационный аспекты)
Авторы (текстом)
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
Ключевые слова
эмоции, просодика, распознавание речи, эксперимент, компьютерная программа
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.

Список 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.

Библиографическая ссылка
Л. П. Прокофьева, И. Л. Пластун, Н. В. Филиппова Л. Ю. Матвеева, Н. С. Пластун Распознавание эмоций по характеристикам речевого сигнала (лингвистический, клинический, информационный аспекты) // Сибирский филологический журнал. 2021. № 2. С. 325–336. DOI: 10.17223/18137083/75/23.