Recunoașterea emoțiilor este un subiect fierbinte în domeniul inteligenței artificiale. Cele mai interesante domenii de aplicare a unor astfel de tehnologii includ: recunoașterea stării șoferului – entuziasmat sau calm, cercetare de marketing a compoziției audienței – bărbați, femei sau copii, sisteme de evaluare a zgomotului pentru orașele inteligente, evaluarea prezenței oamenilor, monitorizarea stării studenților în școli și universități – care lucrează sau sunt entuziasmați , evaluarea nivelului de zgomot în clase, controlul zgomotului străin în spațiile închise – invazia rozătoarelor, zgomotele străine de la o macara curentă sau de la un incendiu incipient, zgomotele crescute de la o pompă defectă, compresor, frigider sau aparat de aer condiționat, care ajută la prevenirea unui accident.

În domeniul recunoașterii emoțiilor, vocea este a doua cea mai importantă sursă de date emoționale după față. Vocea poate fi caracterizată în mai multe moduri. Tonul vocii este una dintre aceste caracteristici.

Vocea unui bărbat adult tipic are o frecvență fundamentală de 85 până la 155 Hz, (70-200 Hz) o medie de 120 Hz, a unei femei tipice adulte de la 165 la 255 Hz, (140 la 400 Hz), o medie de 220 Hz, vocea unui copil este de la 170 la 600 Hz, frecvența centrală 320 Hz.

Emoțiile joacă un rol imens în viața umană și în comunicarea interpersonală. Acestea pot fi exprimate în diverse moduri: expresii faciale, postură, reacții motorii, reacții vocale și autonome (ritm cardiac, tensiune arterială, frecvență respiratorie). Una dintre cele mai semnificative caracteristici este creșterea frecvenței și a volumului vocii atunci când este excitată emoțional (de exemplu, vorbirea într-o stare de calm, exclamații atunci când experimentează bucurie sau înjurături atunci când este supărat).

În modelul lui J. Russell există o bază bidimensională, în care fiecare emoție este caracterizată de un semn (valență) și intensitate (excitare).

Analiza semnalelor de vorbire nu permite determinarea semnului emoției – pozitiv sau negativ; este posibil să se determine doar intensitatea emoției: depresie sau excitare.

Norma va fi considerată o stare neutră care apare la o persoană în absența stimulilor.

Astfel, ne vom concentra pe trei tipuri de emoții: depresie, (normă), excitare. Aceste tipuri de emoții sunt diferite între ele.

Starea audienței este satisfăcătoare – calmă, dacă maximul cade pe intervalul de frecvență 200..240 Hz (canalul 1) sau excitat, dacă maximul cade pe intervalul 300..360 Hz (canalul 2).

Cel de-al treilea canal de înregistrare servește la confirmarea deplasării spectrului de frecvență pe partea inferioară – confirmarea canalului 1 sau partea superioară – confirmarea canalului 2.

Nevoia de procesare automată a semnalelor vocale este în creștere: căutarea manuală a informațiilor necesare în înregistrările audio nu este doar ineficientă, ci pur și simplu imposibilă.

Datorită sistemului de control automat BALANCE, este posibil să se obțină informații audio pentru fiecare obiect echipat cu module radio D100FC cu senzori acustici cu trei canale, iar numărul de obiecte este nelimitat. Sistemul este aplicabil pentru monitorizarea pe tot parcursul anului a spectrului sonor și este convenabil prin faptul că nu este nevoie să vizitați aceste obiecte pentru a colecta informații sonore de la toate obiectele.

Curentul consumat de modulul radio nu depășește 1 – 2mA, iar o baterie cu litiu de dimensiunea A durează între trei și șase luni de funcționare.

Este posibil să conectați senzori suplimentari pentru temperatură, umiditate și conținut de COV (materie organică volatilă).

DJV-COM oferă echipamente și platforme software BALANCE și caută, de asemenea, părți interesate pentru cooperare.

Aplicația mobilă BALANCE poate fi descărcată de aici.

Mai multe detalii pe site-ul www.djv-com.org și vom fi bucuroși să auzim recomandările și dorințele dvs. la office@djv-com.net.