23.04.2026 17:59
Общество

Российские киберпсихологи научили ИИ распознавать стресс

Текст:  Ирина Чечурина ("Российская газета", Нижний Новгород)
Российская газета - Федеральный выпуск: №88 (9924)
Может ли компьютер понять, что человек волнуется, еще до того, как тот сам это осознал? Ученым из Нижнего Новгорода удалось научить машину это делать. На кафедре киберпсихологии университета имени Н.И. Лобачевского разрабатывают уникальную систему, которая анализирует голос и выявляет признаки стресса с почти стопроцентной точностью.
Машинный алгоритм научился отличать "стресс" от "спокойствия" по особым акустическим меткам. / iStock
Читать на сайте RG.RU

Зачем это нужно? Как рассказала заведующая кафедрой Валерия Демарева, такой "детектор лжи", точнее "детектор правды об эмоциях" пригодится и на работе, и в быту. "Автоматическое определение стресса по голосу дает инструмент для раннего выявления перегрузок - помогает своевременно обнаруживать уязвимые состояния у операторов, диспетчеров и медперсонала, снижая риск ошибок и выгорания. Это может быть полезно для выявления мошенничества, к примеру, в банке, когда клиент просит выполнить подозрительную операцию", - поясняет исследователь.

Сотрудники вуза провели необычный эксперимент. Десяти студентам, которые выступили в роли испытателей-добровольцев, предложили прочитать один и тот же научный доклад дважды: сначала перед строгой комиссией (чтобы создать эффект стресса), а потом в одиночестве, в тихой комнате. Записи сравнили.

"Детектор правды об эмоциях" поможет своевременно обнаруживать уязвимые состояния у медперсонала, снижая риск ошибок и выгорания

Выяснилось, что взволнованную речь отличают жесткие нотки, дрожание голоса и сбивчивый ритм - это последствия работы вегетативной нервной системы. Но главное чудо совершила техника. Ученые "скормили" записи машинному алгоритму Gradient Boosting, и тот научился отличать "стресс" от "спокойствия" по особым акустическим меткам - мел-частотным коэффициентам (MFCC).

Результат превзошел ожидания: точность классификации составила 91,9%. Из более чем двухсот проанализированных фрагментов машина ошиблась лишь в 18 случаях.

"Точность в контролируемых условиях обнадеживает, но во многом связана с тщательной предобработкой и однородностью выборки", - осторожно комментирует успех руководитель проекта, добавляя, что в реальной жизни все сложнее. Поэтому сейчас ученые готовят новую фазу исследований. Выборку расширят, а алгоритм доработают, чтобы он мог безошибочно считывать эмоции человека даже по телефону или в шумном помещении. Работа поддержана грантом Российского научного фонда, а первые результаты уже опубликованы в международной базе Springer Nature Link.

Эксперт Алигаева: В борьбе со стрессом поможет новизна впечатлений
Наука Нижний Новгород