Ноутбуки ведущих производителей
РусМТ – ноутбуки ведущих производителей
Ноутбуки
  Курс (нал.) 1$ 62.00

Безнал 1$ 64.00

Войти в корзину
Товаров: 0
Сумма: 0 руб
(495) 080-12-33 33455772
995423
О фирме Способы оплаты Доставка ноутбуков Ноутбуки в кредит Наши акции Гарантийный отдел Trade-in Выбери свой стиль

RoveBook

Ноутбуки Asus

Ноутбуки Acer

Ноутбуки Fujitsu-Siemens

Ноутбуки Toshiba

Ноутбуки Sony

DELL

LG

IRu

Bliss

Подбери себе ноутбук

Аксессуары

Комплектующие

Компьютеры

Hewlett Packard

MP3 плейеры

Цифровые фотоаппараты

КПК, коммуникаторы

 

Нижегородские ученые налаживают контакт с искусственным интеллектом

 

Нижегородские ученые налаживают контакт с искусственным интеллектом

Нейронная сеть пока только учится, но в дальнейшем такая технология может существенно сократить «пропасть в понимании» между человеком и компьютером. Исследователи из нижегородского филиала Высшей школы экономики создали систему, которая распознает эмоции в человеческой речи.

Она представляет собой математическую модель, построенную по принципу работы сетей нервных клеток живого организма. Исследователи работают с искусственно созданным интеллектом — нейронной сетью. Чтобы обучить ее распознавать эмоции в человеческой речи, ученые воспользовались аудиозаписями.

Это объемные диаграммы, сформированные в двух цветах: зеленом и красном. Звуки человеческого голоса превратили в изображения, похожие на карты медицинской диагностики или данные тепловизора.

Например, мы видим, что «злой» и «счастливый» — они наиболее красные, то есть это наиболее сильные эмоции, значит, там больше энергии, чего мы не видим, например, в нейтральной или спокойной эмоции, или напуганной», — рассказывает один из разработчиков Александр Рассадин. «Чем краснее цвет, тем больше энергии, тем больше громкость была.

«У нас было восемь эмоций: счастье, злость, нейтральные эмоции, спокойные эмоции, удивление, грусть, испуг и отвращение. Нейронной сети давали «слушать» 1000 аудиофайлов, в которых 24 человека (носители английского языка) произносили фразы с разной эмоциональной экспрессией. Наша программа распознает их с точностью 71%», — рассказывает автор работы Анастасия Попова.

По спектрограмме звука музыканты могут сделать определенные выводы о музыке, для этого им не обязательно ее слушать. Звуки в микрофоне создают электрические колебания, которые помогают математически преобразовать звук в изображение — мел-спектрограмму. То же самое может делать разработанная программа с эмоциями.

Пока программа успешно различает нейтральные и спокойные интонации, а хуже всего распознает счастье и удивление: счастье часто путает со страхом и печалью, а удивление — с отвращением. Нейронная сеть в процессе обучения ищет закономерности в изображениях, отмеченных одинаковыми эмоциями, формирует внутреннее представление каждой эмоции. Отдельная задача для ученых — понять, каким именно закономерностям обучилась нейронная сеть.

Скорее, мы хотим эту программу обучать на более расширенных данных, чтобы она была более компетентна, чтобы могла распознать любую запись на любом языке, не обязательно на английском, не обязательно эту фразу — разные фразы. «Достичь точности распознавания 100%, скорее всего, невозможно. Нам же не важно, на каком языке говорит человек, чтобы понять его психологическое состояние. И мы хотим, чтобы это от языка не зависело. Мы хотим этого добиться от нашей программы», — говорит Анастасия Попова.

Для них это только начало большой работы, которая сделает более интерактивным общение человека и компьютера. Пока исследователи даже не думали о коммерциализации своего проекта. Речь идет о том, что техника сможет понимать своего владельца вплоть до его психологического состояния и принимать какие-то меры при необходимости.

Если компьютер научится распознавать человеческие эмоции, то все приложения, которые есть на текущий момент, сразу на голову становятся интеллектуальнее. «Создание такого инструмента закрывает какую-то пропасть в общении между компьютером и человеком. Как только они будут ими наделены, то они могут быть гораздо более эффективными», — говорит Александр Рассадин. Есть же какие-то голосовые помощники, и сейчас они лишены эмоций.

Эта система может решить проблемы в создании «умного дома». Ученые предполагают, что программа распознавания эмоций в речи может быть применима и в медицине, и в работе разных колл-центров, в робототехнике.

Это объемные диаграммы, сформированные в двух цветах: зеленом и красном. Звуки человеческого голоса превратили в изображения, похожие на карты медицинской диагностики или данные тепловизора.

Нейронная сеть пока только учится, но в дальнейшем такая технология может существенно сократить «пропасть в понимании» между человеком и компьютером. Исследователи из нижегородского филиала Высшей школы экономики создали систему, которая распознает эмоции в человеческой речи.

Она представляет собой математическую модель, построенную по принципу работы сетей нервных клеток живого организма. Исследователи работают с искусственно созданным интеллектом — нейронной сетью. Чтобы обучить ее распознавать эмоции в человеческой речи, ученые воспользовались аудиозаписями.

«У нас было восемь эмоций: счастье, злость, нейтральные эмоции, спокойные эмоции, удивление, грусть, испуг и отвращение. Нейронной сети давали «слушать» 1000 аудиофайлов, в которых 24 человека (носители английского языка) произносили фразы с разной эмоциональной экспрессией. Наша программа распознает их с точностью 71%», — рассказывает автор работы Анастасия Попова.

Например, мы видим, что «злой» и «счастливый» — они наиболее красные, то есть это наиболее сильные эмоции, значит, там больше энергии, чего мы не видим, например, в нейтральной или спокойной эмоции, или напуганной», — рассказывает один из разработчиков Александр Рассадин. «Чем краснее цвет, тем больше энергии, тем больше громкость была.

Пока программа успешно различает нейтральные и спокойные интонации, а хуже всего распознает счастье и удивление: счастье часто путает со страхом и печалью, а удивление — с отвращением. Нейронная сеть в процессе обучения ищет закономерности в изображениях, отмеченных одинаковыми эмоциями, формирует внутреннее представление каждой эмоции. Отдельная задача для ученых — понять, каким именно закономерностям обучилась нейронная сеть.

По спектрограмме звука музыканты могут сделать определенные выводы о музыке, для этого им не обязательно ее слушать. Звуки в микрофоне создают электрические колебания, которые помогают математически преобразовать звук в изображение — мел-спектрограмму. То же самое может делать разработанная программа с эмоциями.

Для них это только начало большой работы, которая сделает более интерактивным общение человека и компьютера. Пока исследователи даже не думали о коммерциализации своего проекта. Речь идет о том, что техника сможет понимать своего владельца вплоть до его психологического состояния и принимать какие-то меры при необходимости.

Скорее, мы хотим эту программу обучать на более расширенных данных, чтобы она была более компетентна, чтобы могла распознать любую запись на любом языке, не обязательно на английском, не обязательно эту фразу — разные фразы. «Достичь точности распознавания 100%, скорее всего, невозможно. Нам же не важно, на каком языке говорит человек, чтобы понять его психологическое состояние. И мы хотим, чтобы это от языка не зависело. Мы хотим этого добиться от нашей программы», — говорит Анастасия Попова.

Эта система может решить проблемы в создании «умного дома». Ученые предполагают, что программа распознавания эмоций в речи может быть применима и в медицине, и в работе разных колл-центров, в робототехнике.

Если компьютер научится распознавать человеческие эмоции, то все приложения, которые есть на текущий момент, сразу на голову становятся интеллектуальнее. «Создание такого инструмента закрывает какую-то пропасть в общении между компьютером и человеком. Как только они будут ими наделены, то они могут быть гораздо более эффективными», — говорит Александр Рассадин. Есть же какие-то голосовые помощники, и сейчас они лишены эмоций.

Дата публикации: 09-12-2017

Ещё новости


  18.09.2018  На BMW M5 Competition натравили «Демона»

Но кое-что их всё-таки объединяет: оба они чертовски быстрые. На первый взгляд, сравнивать эти автомобили нет смысла — настолько они разные как с философской точки зрения, так и с точки зрения конструкции....

  18.09.2018  3D-карта Asus GeForce RTX 2070 Turbo с одним вентилятором занимает в корпусе ПК два слота

Она называется Asus GeForce RTX 2070 Turbo. Наряду с сериями 3D-карт GeForce RTX 2070 ROG Strix и GeForce RTX 2070 Dual ассортимент компании Asus пополнит еще одна модель на том же графическом процессоре....

  18.09.2018  Эти изображения ставят под вопрос теорию заговора вокруг Google Pixel 3

Если это действительно так, то теория о сговоре Google с YouTube-блогерами может быть очередным заблуждением. Немецкий портал NieuweMobiel опубликовал новые изображения Google Pixel 3, отметив, что они...

  18.09.2018  Instagram все больше напоминает платформу онлайн-торговли, а не «социальную сеть с фоточками»

В некоторых регионах данная функциональность плавно перетекла в финальную стадию из статуса бета-версии. Речь идет о возможность продажи и покупки товаров не через отдельные публикации в ленте, а при помощи...

  18.09.2018  Калькулятор Google теперь в Material Design 2.0

В этот раз внешние изменения коснулись калькулятора. Google постепенно обновляет свои приложения, внедряя новый Material Design 2.0. Если в случае с ними речь идет о довольно существенных изменениях, то...



Все новости
 
 

Дисконтная карта

Если общая сумма ваших покупок в нашем магазине превысит 1000$, вы станете счастливым обладателем дисконтной карты RusMT - Countdown.

По дисконтной карте предоставляется скидка на портативные компьютеры в размере 2%.

Дисконтная карта не является именной, ею могут воспользоваться ваши друзья, знакомые, коллеги по работе.

Дисконтная карта позволяет пользоваться скидками во всех предприятиях торговли, входящих в дисконтную систему Countdown по всему миру.

© 2003-2018, РусМТ: интернет магазин ноутбуков.
Все права защищены


Телефон: (495) 080-12-33
Заказ on-line: ICQ1 ICQ33455772
Заказ on-line: ICQ2 ICQ995423