WO2008041881A1 - Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé - Google Patents

Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé Download PDF

Info

Publication number
WO2008041881A1
WO2008041881A1 PCT/RU2006/000514 RU2006000514W WO2008041881A1 WO 2008041881 A1 WO2008041881 A1 WO 2008041881A1 RU 2006000514 W RU2006000514 W RU 2006000514W WO 2008041881 A1 WO2008041881 A1 WO 2008041881A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
stress state
level
stress
spectrum
value
Prior art date
Application number
PCT/RU2006/000514
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Andrey Evgenievich Nazdratenko
Original Assignee
Andrey Evgenievich Nazdratenko
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Andrey Evgenievich Nazdratenko filed Critical Andrey Evgenievich Nazdratenko
Priority to JP2009531339A priority Critical patent/JP2010506206A/ja
Priority to BRPI0621991-8A priority patent/BRPI0621991A2/pt
Priority to US12/442,718 priority patent/US20100211394A1/en
Priority to PCT/RU2006/000514 priority patent/WO2008041881A1/ru
Priority to CNA2006800560261A priority patent/CN101517636A/zh
Publication of WO2008041881A1 publication Critical patent/WO2008041881A1/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L17/00Speaker identification or verification
    • G10L17/26Recognition of special voice characteristics, e.g. for use in lie detectors; Recognition of animal voices

Definitions

  • the invention relates to the field of methods and devices for analyzing a person’s psychophysiological reactions to verbal tests and can be used for medical purposes and judicial practice, as well as in everyday activities for making decisions.
  • a device and method for detecting subliminal disturbances of an individual are known [patent WO 0062279, publ. 10/19/2000].
  • the device contains an analog-to-digital converter, to which lines of various kinds of voice sources are connected in the form of a telephone, microphone or the Internet, a voice frequency spectrum analyzer, a demonstrator of detected sound results such as a speaker, visual results on a display in the form of a graph, graphic drawing or illustration.
  • the method includes digital calculations of the analogue of the voice segment, analysis of the calculated values, the identification of unrest in the analogue of the speaker’s voice and their indication to track the revealed excitement.
  • the disadvantage of the known method is the insufficient aspect of reliability in the analysis of specific test results, the lack of a guarantee of the correct identification of the reactions of a particular subject to the tests, the lack of reliability of the conclusion about dishonesty of the test person when answering the question, which requires multiple confirmation by varying the form of the question.
  • a known method and device for monitoring the emotional state of an individual [patent WO 9520216, publ. July 27, 1995].
  • a method for controlling an emotional state includes detecting an individual’s speech fluctuations, filtering out the detected vibrations to obtain residual signals, comparing the residual signals to obtain a result, summarizing the matching inverse and direct residual signals to evaluate voice vibrations, identifying estimates that exceed voice vibrations, and recording emotional readings the state of the speaker.
  • the device for monitoring the emotional state contains a speech detector, a reverse and direct reverse filter, a cross correlator of the ratio of residual signals, an integrator of maximum partially overlapping feedback and direct signals for assessing voice vibrations, a processor for processing, measuring the detected components of the excitement, accumulation, fixing and analysis of the emotional state of the individual.
  • the disadvantage of this method is the doubtful relevance of the data used and the data processing technique, the subjectivity of the decisions made due to the large proportion of the statistical approach to making decisions about the honesty or dishonesty of the test subject, which increases the risk of an error that is fraught with unjustified accusation of the subject for dishonesty.
  • the device comprises means for receiving, recording and analyzing a speech signal, means for measuring, calculating and classifying its spectral characteristics, as well as means for displaying the results of a stress state.
  • the method includes receiving, recording, and analyzing a segment of a speech signal to establish its significance and value when identifying features of at least one characteristic, measuring, calculating, and classifying its spectral characteristics in a time reference located in at least two calculation windows, accepted for statistical processing and falsely sounded on a spectral scan, their classification, and the display of the results of a stress state.
  • a disadvantage of the known device is its increased sensitivity to various kinds of interference, as well as insufficiently relevant selection and processing of primary parameters isolated from the spectrum, which reduces the reliability of the results.
  • the technical problem to be solved is to increase the reliability and reliability of the results of determining the stress state of a person based on the analysis of the spectral characteristics of his voice by selecting the most relevant primary parameters from the spectral characteristics of the voice, as well as by using a more adequate model for processing such primary parameters to calculate stress on the basis of the proposed universal integrated characteristics.
  • a method for determining a person’s stress state by voice includes the following steps: receiving a speech signal in a specific length of time; calculation of spectral characteristics of the spectrum of the received speech signal; determination of the level of stress state by calculated spectral characteristics; and displaying the results of a particular stress state.
  • At least four spectrum parameters are calculated: the fundamental frequency, spectrum intensity, spectrum median and spectrum latitude, and when determining the level of stress state, a dimensionless normalized stress parameter is calculated for each of the four spectrum parameters, reflecting stress state according to the corresponding parameter of the spectrum and ranging from zero to unity, and the level of stress state is defined as the weighted average value in ex computed normalized stress parameters.
  • windows of the speech signal are accepted for calculation provided that there are no more than one unvoiced window in the row of windows, and / or provided that the relative deviation of the fundamental frequency in any pair of voiced windows does not exceed 20%.
  • the stress factor Z of this normalized stress parameter is the sum of the relative deviations between the arithmetic mean of the spectrum parameter and the current value of the spectrum parameter and between the local average value of the spectrum parameter and the current value of the spectrum parameter, and the normalized stress parameter determined by the formula 1 / (1 + e z ).
  • the frequency of the fundamental tone is better to take the frequency of the fundamental tone with a maximum spectral characteristic in the frequency range 50-500 Hz.
  • the spectrum intensity is better calculated as the integral of the square of the spectral characteristic.
  • the median of the spectrum is better calculated as the weighted average value of the spectral characteristic, where frequencies are used as weights.
  • the latitude of the spectrum is better to calculate the latitude of the spectrum as the difference between the maximum and minimum frequencies for which the spectral characteristic exceeds a predetermined threshold value, for example, having previously set a threshold value of 2-8%, below which the spectral characteristic is considered zero.
  • a predetermined threshold value for example, having previously set a threshold value of 2-8%, below which the spectral characteristic is considered zero.
  • the results of a certain stress state can be displayed by light radiation in the range of visible waves, and the length of the emitted light wave depends on the value of a certain level of stress state.
  • the level of the stress state can be displayed so that the length of the emitted wave of light increases or decreases as the value of a certain level of the stress state increases or decreases in the range of its possible values. For example, for the smallest values of the level of stress, you can use green light, for average values - yellow light, and for maximum values - red.
  • the results of a certain stress state can be displayed using vibration, and the frequency of vibrational vibrations depends on the value of a certain level of stress state.
  • the stress state level can be displayed in such a way that the frequency of vibrational oscillations increases or decreases to zero as the value of a certain level of stress state increases or decreases in the range of its possible values.
  • the minimum frequency of vibrational vibrations from the possible ones is used or their absence, for average values of the level of the stressful state the average frequency of vibratory vibrations among the possible ones, and for the maximum values of the level of the stressful state the maximum frequency of vibrational vibrations from the number of possible .
  • a device for determining a person’s stress state by voice, comprising a reception means for receiving a speech signal in a specific time interval; processing means for calculating the spectral characteristics of the spectrum of the received speech signal, converted into digital form, and determining the level of stress state from the calculated spectral characteristics; and means for displaying the results of a particular stress state.
  • the processing means is configured to calculate the spectral characteristics of the speech signal spectrum obtained and determining the level of a stress state at the calculated spectral character ⁇ Stick the above method.
  • the display means can be made in the form of means of light radiation in the range of visible waves, and the length of the emitted light wave depends on the value of the level of stress state determined by the processing means.
  • the light emission means may be configured to emit green light when the stress state level has the smallest possible values of the stress state level, yellow light for the average of its possible values and red light for the maximum of its possible values.
  • the display means can be made in the form of means of vibration, and the frequency of vibrational vibrations depends on the value of the level of stress state determined by the processing means.
  • the means of vibration can be configured to vibrate with a minimum frequency of vibrational vibrations up to zero of the possible ones, when the level of the stress state has the smallest possible values of the level of the stressful state, vibrate with average frequencies of vibrational vibrations from the number possible for the means of vibration, when the level of a stress state has average values from among the possible values of the level of a stress state, and vibrate with maximum frequencies of vibrational vibrations and the number of possible vibration means, when the level of a stress state has a maximum number of possible values of the level of a stress state.
  • FIG. L is a schematic block diagram of a device of the present invention
  • figure 2 is a simplified block diagram of the main operations of the proposed method
  • FIG. 3 is a view schematically showing an embodiment of the invention.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an embodiment of the apparatus of the present invention.
  • a device 1 for determining a person’s stress state by voice includes a receiving unit 2 for receiving a speech signal at a specific time interval, a processing unit 3 for calculating the spectral characteristics of the spectrum of the received speech signal, converted to a digital form, and determining the level of stress state by the calculated spectral characteristics, and a display unit of 4 results of a specific stress state.
  • All blocks 2-4 can be made in the form of firmware of a computer or computerized device.
  • the receiving unit 2 is designed to receive a sample of the speech signal in a certain period of time in digital form or analog form with conversion to digital for further processing of the speech signal data in the processing unit 3.
  • a sample of the speech signal can be used speech signal in real time or at least a segment of a speech signal during a certain period of time stored on any of the known material carriers.
  • a real-time speech signal from a microphone can be used as a speech signal, converted to a digital form using a computer sound card, a digital voice recorder, etc., as well as a speech signal received via various broadcast networks (television, radio ), including cable, wireless and other telecommunication networks.
  • any magnetic and optical storage media can be used.
  • the segment of the speech signal can be recorded and stored on the media both in digital form and in analog form, followed by its conversion to digital form in the receiving unit 2.
  • the segment of the speech signal can be recorded and stored on the media in the form of an audio signal together with a video signal, followed by separation of the audio signal and converting it into digital form if necessary.
  • any software and hardware may be used to enable the computer to take the computerized device or the voice signal in digital form or in analog form to digital conversion with, for example, sound cards, USB ports, card demon ⁇ wired communication (radio, infrared, Vluetooth), drives for different dis ⁇ Cove (FD, CD, DVD), etc.
  • Processing unit 3 is designed to calculate the spectral characteristics of the spectrum of the speech signal received and converted into digital form using the receiving unit 2, as well as to determine the level of stress state from the calculated spectral characteristics.
  • Processing unit 3 can be implemented using a central processor based on any software and hardware tools of known computers or computerized devices, as well as in the form of a separate device, downloading software that implements the method of the present invention.
  • Figure 2 presents a simplified block diagram of the main operations 310-380 of the proposed method, performed by the processing unit 3, as will be described below.
  • all previously received and calculated data of the speech signal and the parameters of the spectral characteristics of the spectrum of the speech signal are reset (operation 310).
  • the processing unit 2 receives the data block of the speech signal in digital form from the receiving unit 2 (operation 320).
  • the obtained data block is processed by calculating the spectral characteristics of the speech signal in this data block by any conventional method (operation 330).
  • spectral parameters are the most relevant for determining the stress state: the fundamental frequency (FET), the intensity of the spectrum, the median of the spectrum, and the breadth of the spectrum. T.O. to determine the level of stress state, it is sufficient to use these four parameters with a degree of reliability of the results above 95%, as will be described later.
  • FET fundamental frequency
  • step 340 four of the aforementioned spectrum parameters are calculated from the obtained spectral characteristics.
  • the frequency at the maximum spectral characteristic in the range of 50-500 Hz is taken as the current FST value, provided that the signal volume is sufficient to consider the signal significant.
  • the window is accepted for calculation only when together with the previous and even previous, there is no more than one unvoiced window, and the relative deviation of the frequency response in any pair of voiced windows does not exceed 20%.
  • this disclaimer can be neglected.
  • the intensity of the spectrum the generally accepted concept of intensity is used as the integral of the square of the spectral characteristic.
  • the median of the spectrum is calculated as the sum of the products of the values of the spectral characteristic by the corresponding frequencies divided by the sum of the values of the spectral characteristic.
  • the real spectral characteristic can be stored in the form of an array, instead of frequencies, it is possible to take the indices of the array, and then the resulting quotient can be converted to an integer index and take the corresponding frequency value.
  • the median of the spectrum is the weighted average of the spectral characteristic, where the weights are frequencies.
  • the spectral characteristic is considered conditionally zero (in our case, based on statistics, a threshold of 5% is taken).
  • the breadth of the spectrum is the difference between the maximum and minimum frequencies for which the spectral characteristic exceeds this threshold.
  • the previous data is updated (operation 350).
  • L is the local average value of the corresponding primary parameter
  • P is the current value of the corresponding primary parameter.
  • the calculation of the local average is as follows.
  • the obtained normalized value of Stress always ranges from zero to unity, tending to zero when the stress factor tends to plus infinity and to unity when the stress factor tends to minus infinity.
  • the normalized stress parameter monotonously decreases with increasing stress factor.
  • each of the four normalized values of Stress obtained can be used to determine the level of stress state by the value of this dimensionless parameter, however, to significantly increase the reliability of the result, then, during operation 370, the integral dimensionless parameter Stressss is calculated, it is enough accurately reflecting both the presence and level of stress, as the weighted average of all four normalized stress parameters obtained. Studies have shown that in this case, their arithmetic mean value can be used as the weighted average value.
  • I form the commands for outputting the processing results by the processing unit 3 using the display unit 4.
  • the nature of the commands depends on the calculated value of Strass ⁇ .
  • the value of Stress ⁇ also ranges from zero to one, then with a value of Strssj approximately equal to zero, they give the command to display the absence of stress, the value of Strass ⁇ approximately equal to one gives the command to display the presence of extreme stress, and with intermediate values of stress give the command to display the stress state in proportion to the value of the value of Stress ⁇ .
  • processing unit 3 receives the next data block of the speech signal in digital form from the receiving unit 2, if any, and the execution of operations 320-380 is repeated for this data unit.
  • the display unit 4 of the stress state results obtained by the processing unit 3 is intended to display the current level of the stress state both by directly displaying the Stress yogurt Canal University ⁇ turning ⁇ value and by displaying various signals corresponding to the Stress ⁇ value or a certain interval of the Stresszhou values.
  • the display unit 4 can be made in the form of any built-in or peripheral device capable of displaying the results in the form of graphic, sound, light or other information. In the following example, some display options with different signals will be considered.
  • Fig. 3 schematically shows an embodiment of the invention in the form of a separate portable voice stress detector that can be used as a keychain or pendant.
  • the portable stress detector 1 includes the above blocks 2-4 made on a microprocessor base, and the reception unit 2 includes a microphone 5, and the display unit includes a three-color light panel with three LEDs 6, respectively red, yellow and green colors placed in an order similar to traffic signals, and a vibrator 7 made in the form of a piezoelectric element, similar to vibrators used in vibro-calling or vibro-melodies of known mobile phones.
  • Blocks 2-4 work the same way as described above, while there are two options for displaying the results, which can be used both jointly and separately.
  • the proposed device is quite simple at the software level can be combined with known computerized devices that process audio signals, such as a digital voice recorder, cell phone, digital camera with sound recording, and a handheld computer.
  • the above example is used only to illustrate the possibility of carrying out the invention and in no way limits the scope of legal protection presented in the claims, while a person skilled in the art is relatively simple to implement other ways of carrying out the invention.

Description

СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СТРЕССОВОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ГОЛОСУ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
Область техники Изобретение относится к области способов и устройств анализа психофизио- логических реакций человека на вербальные тесты и может найти применение в медицинских целях и судебной практике, а также в повседневной деятельности для принятия решений.
Предшествующий уровень техники Из предшествующего уровня техники известны различные способы и уст- ройства для параметризации речевого сигнала, подверженного влиянию стресса. Так, известно устройство и способ для обнаружения подсознательных волнений индивидуума [патент WO 0062279, опубл. 19.10.2000]. Устройство содержит аналого- цифровой преобразователь, к которому подключены линии разного рода голосовых источников в виде телефона, микрофона или сети Интернет, анализатор голосового спектра частот, демонстратор обнаруженных звуковых результатов типа динамика, наглядных результатов на дисплее в виде графика, графического рисунка или иллюстрации. Способ включает в себя цифровые вычисления аналога голосового отрезка, анализ вычисленных значений, выявление волнений в аналоге голоса говорящего и их индикацию для отслеживания выявленных волнений. Недостатком из- вестного способа является недостаточный аспект достоверности в анализе конкретных результатов тестирования, отсутствие гарантии верной идентификации реакций конкретного субъекта на тесты, недостаточная надежность вывода о нечестности испытуемого при ответе на вопрос, что требует многократного подтверждения посредством варьирования формы вопроса. Также, известен способ и устройство для контроля эмоционального состояния индивидуума [патент WO 9520216, опубл. 27.07.1995]. Способ контроля эмоционального состояния включает в себя обнаружение речевых колебаний индивидуума, фильтрацию обнаруженных колебаний для получения остаточных сигналов, сопоставление остаточных сигналов для получения результата, обобщение совпадающих обратных и прямых остаточных сигналов для оценки голосового колебания, выявление оценок, превышающих голосовые колебания, и фиксирование показаний эмоционального состояния говорящего. Устройство для контроля эмоционального состояния содержит речевой детектор, обратный и прямой реверсивный фильтр, перекрестный коррелятор соотношений остаточных сигналов, интегратор максимальных частично перекрывающихся обратных и прямых сигналов для оценки голосовых колебаний, процессор для обработки, измерения обнаруженных составляющих волнения, накопления, фиксирования и анализа эмоционального состояния индивидуума. Недостатком известного способа является сомнительность релевантности ис- пользуемых данных и методики обработки данных, субъективизм принимаемых решений из-за большой доли статистического подхода к вынесению решений о честности или нечестности испытуемого субъекта, что повышает риск ошибки, которая чревата необоснованным обвинением испытуемого в нечестности.
В качестве прототипа выбраны устройство и способ для автоматизированной классификации притворной составляющей человеческой речи [патент WO 9922364, опубл. 06.05.1999]. Устройство содержит средство приема, записи и анализа речевого сигнала, средство измерения, расчета и классификации его спектральных характеристик, а также средство отображения результатов стрессового состояния. Способ включает в себя прием, запись и анализ отрезка речевого сигнала для уста- новления его значимости и ценности при выявлении особенностей по меньшей мере одной характеристики, измерение, расчет и классификацию его спектральных характеристик во временном отсчете, расположенном по крайней мере в двух расчетных окнах, принятых к статистической обработке и фальшиво прозвучавших на спектральной развертке, их классификацию, и отображение результатов стрессового состояния. Недостатком известного устройства является его повышенная чувствительность к разного рода помехам, а также недостаточно релевантный отбор и обработка первичных параметров, выделенных из спектра, что снижает надежность полученных результатов.
Раскрытие изобретения Решаемая техническая задача - повышение надежности и достоверности результатов определения стрессового состояния человека на базе анализа спектральных характеристик его голоса за счет отбора наиболее релевантных первичных параметров из спектральных характеристик голоса, а также за счет применения более адекватной модели обработки таких первичных параметров для вычисления стресса на базе предлагаемой универсальной интегральной характеристики.
Предлагается способ определения стрессового состояния человека по голосу, включающий следующие этапы: получение речевого сигнала в определенном отрезке времени; расчет спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала; определение уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характеристикам; и отображение результатов определенного стрессового состояния. Новым является то, что при расчете спектральных характеристик рассчитывают по крайней мере четыре параметра спектра: частоту основного тона, интенсивность спектра, медиану спектра и широту спектра, а при определении уровня стрессового состояния, по каждому из четырех параметров спектра рассчитывают безразмерный нормализованный параметр стресса, отражающий стрессовое состояние по соответствующему параметру спектра и находящийся в пределах от нуля до единицы, а уровень стрессового состояния определяют как средневзвешенное значение всех рассчитанных нормализованных параметров стресса. Для расчета спектральных характеристик лучше использовать окна речевого сигнала, перекрывающиеся по крайней мере на половину своей ширины.
При этом, окна речевого сигнала принимают к расчету при условии, что в ряду окон имеется не более одного невокализованного окна, и/или при условии, что относительное отклонение частоты основного тона в любой паре вокализованных окон не превышает 20%.
При расчете каждого из нормализованных параметров стресса лучше предварительно рассчитать стресс-фактор Z этого нормализованного параметра стресса как сумму относительных отклонений между средним арифметическим значением параметра спектра и текущим значением параметра спектра и между локальным средним значением параметра спектра и текущим значением параметра спектра, а нормализованный параметр стресса определяют по формуле 1 / (1 + ez).
При этом, за текущее значение частоты основного тона лучше принимать частоту основного тона при максимуме спектральной характеристики в диапазоне частот 50-500 Гц. Интенсивность спектра лучше рассчитывать как интеграл квадрата спектральной характеристики.
Медиану спектра лучше рассчитывать как средневзвешенное значение спектральной характеристики, где в качестве весов используют частоты.
Широту спектра лучше рассчитывать, как разность между максимальной и минимальной частотами, для которых спектральная характеристика превышает заданное пороговое значение, например, предварительно задавшись пороговым значением в 2-8%, ниже которого спектральную характеристику считают нулевой. При определении уровня стрессового состояния лучше, когда в качестве средневзвешенного значения всех рассчитанных нормализованных параметров стресса используют их среднее арифметическое значение.
Результаты определенного стрессового состояния можно отображать свето- вым излучением в диапазоне видимых волн, причем длина испускаемой волны света зависит от значения определенного уровня стрессового состояния.
При этом, уровень стрессового состояния можно отображать так, что длина испускаемой волны света возрастает или убывает при увеличении или уменьшении значения определенного уровня стрессового состояния в диапазоне его возможных значений. Например, для наименьших значений уровня стрессового состояния можно использовать зеленый свет, для средних значений - желтый свет, а для максимальных значений - красный цвет.
Результаты определенного стрессового состояния можно отображать с помощью вибрации, причем частота вибрационных колебаний зависит от значения оп- ределенного уровня стрессового состояния.
При этом, уровень стрессового состояния можно отображать так, что частота вибрационных колебаний возрастает или убывает вплоть до нуля при увеличении или уменьшении значения определенного уровня стрессового состояния в диапазоне его возможных значений. Например, для наименьших значений уровня стрессового состояния используют минимальную частоту вибрационных колебаний из числа возможных или их отсутствие, для средних значений уровня стрессового состояния - среднюю частоту вибрационных колебаний из числа возможных, а для максимальных значений уровня стрессового состояния - максимальную частоту вибрационных колебаний из числа возможных. Предлагается устройство для определения стрессового состояния человека по голосу, содержащее средство приема для получения речевого сигнала в определенном отрезке времени; средство обработки для расчета спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала, преобразованного в цифровую форму, и определения уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным харак- теристикам; и средство отображение результатов определенного стрессового состояния. Новым является то, что средство обработки выполнено с возможностью расчета спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала и определения уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характери¬ стикам вышеописанным способом. Средство отображения может быть выполнено в виде средства светового излучения в диапазоне видимых волн, причем длина испускаемой волны света зависит от значения уровня стрессового состояния, определенного средством обработки. Например, средство светового излучения может быть выполнено с возможностью испускать зеленый свет, когда уровень стрессового состояния имеет наименьшие из возможных значений уровня стрессового состояния, желтый свет - для средних из его возможных значений и красный свет — для максимальных из его возможных значений.
Средство отображения может быть выполнены в виде средства вибрации, причем частота вибрационных колебаний зависит от значения уровня стрессового состояния, определенного средством обработки. Например, средство вибрации может быть выполнено с возможностью вибрировать с минимальной частотой вибрационных колебаний вплоть до нуля из числа возможных, когда уровень стрессового состояния имеет наименьшие из возможных значений уровня стрессового состоя- ния, вибрировать со средними частотами вибрационных колебаний из числа возможных для средства вибрации, когда уровень стрессового состояния имеет средние из числа возможных значений уровня стрессового состояния, и вибрировать с максимальными частотами вибрационных колебаний из числа возможных для средства вибрации, когда уровень стрессового состояния имеет максимальные из числа воз- можных значений уровня стрессового состояния.
Все элементы устройства могут быть объединены в составе одного портативного прибора или входить в состав компьютера или компьютеризированного устройства, например выбираемого из группы: цифровой диктофон; сотовый телефон; цифровая камера с записью звука; карманный компьютер. Краткое описание фигур чертежей.
Изобретение поясняется более подробно на примерах, сопровождающихся следующими графическими материалами: фиг.l - схематичная блок-схема устройства по настоящему изобретению; фиг.2 - упрощенная блок-схема основных операций предлагаемого способа; фиг.З - вид, на котором схематично представлен вариант осуществления изобретения.
Лучший вариант осуществления изобретения
На фиг.l представлена схематичная блок-схема осуществления устройства по настоящему изобретению. Как показано на фиг.l, устройство 1 для определения стрессового состояния человека по голосу, включает блок приема 2 для получения речевого сигнала в определенном отрезке времени, блок обработки 3 для расчета спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала, преобразованного в цифровую фор- му, и определения уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характеристикам, и блок отображения 4 результатов определенного стрессового состояния.
Все блоки 2-4 могут быть выполнены в виде программно-аппаратных средств компьютера или компьютеризированного устройства. Блок приема 2 предназначен для получения образца речевого сигнала в определенном отрезке времени в цифровой форме или аналоговой форме с преобразованием в цифровую для дальнейшей обработки данных речевого сигнала в блоке обработки 3. В качестве образца речевого сигнала может использоваться речевой сигнал в режиме реального времени или хотя бы отрезок речевого сигнала в течении определенного отрезка времени, сохраненный на любом из известных материальных носителей. Например, в качестве речевого сигнала в режиме реального времени может использоваться речевой сигнал с микрофона, преобразованный в цифровую форму с помощью звуковой карты компьютера, цифрового диктофона, и т.п., а также речевой сигнал, получаемый по различным сетям вещания (телевидение, радио), включая кабельные, беспроводные и другие телекоммуникационные сети. Для сохранения по крайней мере отрезка речевого сигнала могут использоваться любые магнитные и оптические носители информации, микропроцессорные запоминающие устройства. При этом следует отметить, что отрезок речевого сигнала может быть записан и сохранен на носителе как в цифровой форме, так и в аналоговой форме, с последующим его преобразованием в цифровую форму в блоке приема 2. Также следует отметить, что отрезок речевого сигнала может быть записан и сохранен на носителе в виде аудиосигнала совместно с видеосигналом с последующим выделением аудиосигнала и преобразования его в цифровую форму в случае необходимости. В качестве блока приема 2 могут использоваться любые программно- аппаратные средства, позволяющие принимать в компьютер или компьютеризированное устройство речевой сигнал в цифровой форме или в аналоговой форме с преобразованием в цифровую, например: звуковые карты, порты USB, карты бес¬ проводной связи (радио, инфракрасной, Вluеtооth), дисководы для различных дис¬ ков (FD, CD, DVD) и т.д. Блок обработки 3 предназначен для расчета спектральных характеристик спектра речевого сигнала, полученного и преобразованного в цифровую форму с помощью блока приема 2, а также для определения уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характеристикам. Блок обработки 3 может быть реализован с использованием центрального процессора на базе любых программно- аппаратных средств известных компьютеров или компьютеризированных устройств, а также в виде отдельного прибора, с загрузкой программного обеспечения, реализующего способ по настоящему изобретению.
На фиг.2 представлена упрощенная блок-схема основных операций 310-380 предлагаемого способа, выполняемых блоком обработки 3, как будет описано ниже. Перед началом работы производится сброс всех ранее полученных и рассчитанных данных речевого сигнала и параметров спектральных характеристик спектра речевого сигнала (операция 310). Сначала блок обработки 2 получает блок данных речевого сигнала в цифровой форме с блока приема 2 (операция 320). Полученный блок данных обрабатывается путем расчета спектральных характеристик речевого сигнала в этом блоке данных любым обычным методом (операция 330).
В ходе продолжительных исследований было установлено, что наиболее релевантными для определения стрессового состояния являются следующие четыре первичных (т.е. получаемые непосредственным расчетом из спектра) параметра спектра: частота основного тона (ЧОТ), интенсивность спектра, медиана спектра и широту спектра. Т.о. для определения уровень стрессового состояния достаточно использование этих четырех параметров со степенью достоверности результатов выше 95%, как это будет описано далее.
При выполнении операции 340 из полученных спектральных характеристик рассчитывают четыре вышеупомянутых параметра спектра.
При расчете по данным заранее записанного и сохраненного образца речевого сигнала, расчет производится по окнам, перекрывающимся на половину своей ширины. Таким образом, каждый временной отсчет принадлежит двум расчетным окнам. Однако, при расчете по данным в режиме реального времени, расчет произ- водится просто по последнему небольшому отрезку времени.
За текущее значение ЧОТ принимается частота при максимуме спектральной характеристики в диапазоне 50-500 Гц, при условии, что громкость сигнала достаточна для того, чтобы считать сигнал значимым. Однако, следует заметить, что при расчете по сохраненному образцу, окно принимается к расчету лишь в случае, когда вместе с предыдущим и еще более предыдущим имеется не более одного невокали- зованного окна, причем относительное отклонение ЧОТ в любой паре вокализованных окон не превышает 20%. При расчете в режиме реального времени этой оговоркой можно пренебречь. При расчет интенсивности спектра используется общепринятое понятие интенсивности, как интеграла квадрата спектральной характеристики.
Медиана спектра рассчитывается, как сумма произведений значений спектральной характеристики на соответствующие частоты, деленная на сумму значений спектральной характеристики. Учитывая, что реально спектральная характеристика может храниться в виде массива, можно вместо частот брать индексы массива, а затем полученное частное приводить к целочисленному индексу и брать соответствующее значение частоты. Иными словами, медиана спектра есть средневзвешенное значение спектральной характеристики, где весами являются частоты.
Для расчета широты спектра следует задаться некоторым пороговым значе- нием, ниже которого спектральная характеристика считается условно нулевой (в нашем случае, исходя из статистики, взят порог в 5%). За широту спектра принимается разность между максимальной и минимальной частотами, для которых спектральная характеристика превышает этот порог.
Далее, при наличии в устройстве памяти (ОЗУ) предыдущих расчетных дан- ных четырех первичных параметров спектра на основе предыдущего блока данных - предыдущие данные обновляются (операция 350).
Далее, при выполнении операции 360 на базе обновленных значений четырех первичных параметров спектра рассчитывают четыре стресс-фактора, соответствующих каждому из четырех первичных параметров, по формуле: Z = (M- P) / M + (L - P) / L, где M - среднее арифметическое значение соответствующего первичного параметра,
L - локальное среднее значение соответствующего первичного параметра,
P - текущее значение соответствующего первичного параметра. При этом расчет локального среднего осуществляют следующим образом.
В случае наличия всего одного данного принимают L = P, иными словами, при одном данном просто не с чем сравнивать.
В случае граничного данного, когда подразумевается, что в наличии имеется только предыдущее или только последующее значение первичного параметра, что имеет место обычно при расчете в режиме реальном времени, когда, по понятным причинам, нет последующего значения, расчет ведут по формуле:
L = (2 - P + Pout) / 3, где P0Ut - соседнее с граничным (например, предыдущее) значение параметра. В случае внутреннего данного, под которым подразумевается, что в наличии имеется и предыдущее, и последующее значение первичного параметра, расчет ведут по формуле:
L = (P_+ 2 - P + P+) / 4, где P- - предыдущее значение параметра, P+ - последующее значение параметра.
Таким образом после выполнения операции 360 получают четыре безразмерных стресс-фактора, которые используют уже вначале выполнения операции 370 для расчета четырех безразмерных нормализованных параметров стресса, отражающий стрессовое состояние по соответствующему параметру спектра, по форму- ле:
Strеss = 1 / (1 + ez).
Полученное нормализованное значение Strеss всегда находится в пределах от нуля до единицы, стремясь к нулю при стремлении стресс фактора к плюс бесконечности и к единице при стремлении стресс фактора к минус бесконечности. Ta- ким образом, нормализованный стрессовый параметр монотонно убывает при возрастании стресс фактора. Причем, в принципе, уже каждый из четырех полученных нормализованных значений Strеss может использоваться для определения уровня стрессового состояния по величине этого безразмерного параметра, однако, для существенного повышения достоверности результата, далее в ходе выполнения опе- рации 370 рассчитывают интегральный безразмерный параметр Strеss∑, достаточно точно отражающий как наличие, так и уровень стрессового состояния, как средневзвешенное значение всех четырех полученных нормализованных стрессовый параметров. Как показали исследования, в качестве средневзвешенного значения в данном случае можно использовать их среднее арифметическое значение. Далее, в ходе выполнения операции 380, формирую команды для вывода результатов обработки блоком обработки 3 с помощью блока отображения 4. При этом характер команд зависит от рассчитанной величины Strеss∑. При этом, т.к. величина Stress^ также находится в пределах от нуля до единицы, то при величине Strеssj примерно равной нулю дают команду отображать отсутствие стресса, при величине Strеss∑ примерно равной единице дают команду отображать наличие сильнейшего стресса, а при промежуточных значениях стресса дают команду отображать стрессовое состояние пропорционально величине значения Strеss∑.
Далее, блок обработки 3 получает очередной блок данных речевого сигнала в цифровой форме с блока приема 2, при его наличии, и выполнение операций 320- 380 повторяется для этого блока данных.
Блок отображения 4 результатов стрессового состояния, полученных блоком обработки 3, предназначен для отображения текущего уровня стрессового состояния как путем непосредственного отображения величины Strеss∑, так и путем ото- бражения различных сигналов, соответствующих величине Strеss∑ или определенному интервалу величин Strеss∑. При этом блок отображения 4 может быть выполнен в виде любого встроенного или периферийного устройства, способного отображать результаты в виде графической, звуковой, световой или иной информации. На последующем примере будут рассмотрены некоторые варианты отображения раз- личными сигналами.
На фиг.З схематично представлен вариант осуществления изобретения в виде отдельного портативного стресс-детектора по голосу, который может использоваться как брелок или кулон.
При таком осуществлении портативный стресс- детектор 1 включает вышепе- речисленные блоки 2-4 выполненные на микропроцессорной базе, причем в состав блока приема 2 входит микрофон 5, а в состав блока отображения входит трехцветное световое табло с тремя светодиодами 6 соответственно красного, желтого и зеленого цвета, размещенным в порядке, подобном сигналам светофора, и вибратор 7, выполненный в виде пьезоэлемента, подобный вибраторам, используемым в вибро- вызове или вибромелодиях известных мобильных телефонов. Блоки 2-4 работают также, как было описано выше, при этом предусмотрено два варианта отображения полученных результатов, которые могут использоваться как совместно, так и по отдельности.
При варианте отображения световым излучением светится только один из свето диодов 6, в зависимости от текущей величины Strеss∑, рассчитанной блоком обработки 3, в соответствии со следующим. При Strеss∑ = 0,0-0,3 светится зеленый светодиод, что соответствует отсутствию или малой величине стрессового состояния, в т.ч. волнения, что свидетельствует скорее о достаточной честности высказываний в речи, воспринимаемой микрофоном 5. При Strеss∑ = 0,3-0,7 светится жел- хый светодиод, что соответствует отсутствию или малой величине стрессового состояния, что свидетельствует скорее о наличии волнения в речи, воспринимаемой микрофоном 5, при этом честность высказываний в это речи достаточно сомнительна. При Strеss∑ = 0,7-1,0 светится красный светодиод, что соответствует большой величине стрессового состояния, что свидетельствует о крайней степени волнения в речи, воспринимаемой микрофоном 5, при этом высказывания в этой речи скорее всего не являются честными. Такие световые сигналы, подобные сигналам светофора, достаточно легко распознаются пользователем.
При варианте отображения с помощью вибрации, вибратор 7 не вибрирует при Strеssj; менее 0,1, и далее начинает вибрировать с минимальной частотой вибрационных колебаний из числа возможных для вибратора 7 при Strеss∑ = 0,1 с пропорциональным увеличением частоты вибрационных колебаний при увеличении Strеss^ с максимумом такой частоты при Strеss∑ примерно равной или равной единице. Должно быть очевидно, что предлагаемое устройство достаточно просто на программном уровне может быть объединено с известными компьютеризированного устройствами, в которых производится процесс обработки звуковых сигналов, типа цифрового диктофона, сотового телефона, цифровой камеры с записью звука, карманного компьютера. Приведенный пример использован только для целей иллюстрации возможности осуществления изобретения и ни в коей мере не ограничивает объем правовой охраны, представленный в формуле изобретения, при этом специалист в данной области техники относительно просто способен осуществить и другие пути осуществления изобретения.

Claims

Формула изобретения
1. Способ определения стрессового состояния человека по голосу, включающий следующие этапы:
- получение речевого сигнала в определенном отрезке времени; - расчет спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала;
- определение уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характеристикам; и
- отображение результатов определенного стрессового состояния, отличающийся тем, что: - при расчете спектральных характеристик рассчитывают по крайней мере четыре параметра спектра: частоту основного тона, интенсивность спектра, медиану спектра и широту спектра;
- при определении уровня стрессового состояния, по каждому из четырех параметров спектра рассчитывают безразмерный нормализованный параметр стресса, отра- жающий стрессовое состояние по соответствующему параметру спектра и находящийся в пределах от нуля до единицы, а уровень стрессового состояния определяют как средневзвешенное значение всех рассчитанных нормализованных параметров стресса.
2. Способ по п.l, отличающийся тем, что для расчета спектральных характе- ристик используют окна речевого сигнала, перекрывающиеся по крайней мере на половину своей ширины.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что окна речевого сигнала принимают к расчету при условии, что в ряду окон имеется не более одного невокализованного окна.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что окна речевого сигнала принимают к расчету при условии, что относительное отклонение частоты основного тона в любой паре вокализованных окон не превышает 20%.
5. Способ по п.l, отличающийся тем, что при расчете каждого из нормализованных параметров стресса предварительно рассчитывают стресс-фактор Z этого нормализованного параметра стресса как сумму относительных отклонений между средним арифметическим значением параметра спектра и текущим значением параметра спектра и между локальным средним значением параметра спектра и текущим значением параметра спектра, а нормализованный параметр стресса считают равным 1 / (1 + ez).
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что за текущее значение частоты основного тона принимают частоту основного тона при максимуме спектральной характеристики в диапазоне частот 50-500 Гц.
7. Способ по п.l, отличающийся тем, что интенсивность спектра рассчиты- вают как интеграл квадрата спектральной характеристики.
8. Способ по п.l, отличающийся тем, что медиану спектра рассчитывают как средневзвешенное значение спектральной характеристики, где в качестве весов используют частоты.
9. Способ по п.l, отличающийся тем, что широту спектра рассчитывают, как разность между максимальной и минимальной частотами, для которых спектральная характеристика превышает заданное пороговое значение.
10. Способ по п.9, отличающийся тем, что при расчете широты задают пороговое значение 2-8%, ниже которого спектральную характеристику считают нулевой.
11. Способ по п.l, отличающийся тем, что в качестве средневзвешенного значения всех рассчитанных нормализованных параметров стресса используют их среднее арифметическое значение.
12. Способ по любому из п.п.1-11, отличающийся тем, что результаты определенного стрессового состояния отображают световым излучением в диапазоне видимых волн, причем длина испускаемой волны света зависит от значения определенного уровня стрессового состояния.
13. Способ по п.12, отличающийся тем, что уровень стрессового состояния отображают так, что длина испускаемой волны света возрастает или убывает при увеличении или уменьшении значения определенного уровня стрессового состояния в диапазоне его возможных значений.
14. Способ по п.13, отличающийся тем, что для наименьших значений уровня стрессового состояния используют зеленый свет, для средних значений - желтый свет, а для максимальных значений - красный цвет.
15. Способ по любому из п.п.1-11, отличающийся тем, что результаты опре- деленного стрессового состояния отображают с помощью вибрации, причем частота вибрационных колебаний зависит от значения определенного уровня стрессового состояния.
16. Способ по п.15, отличающийся тем, что уровень стрессового состояния отображают так, что частота вибрационных колебаний возрастает или убывает вплоть до нуля при увеличении или уменьшении значения определенного уровня стрессового состояния в диапазоне его возможных значений.
17. Способ по п.16, отличающийся тем, что для наименьших значений уровня стрессового состояния используют минимальную частоту вибрационных колебаний из числа возможных или их отсутствие, для средних значений уровня стрессового состояния - среднюю частоту вибрационных колебаний из числа возможных, а для максимальных значений уровня стрессового состояния - максимальную частоту вибрационных колебаний из числа возможных.
18. Устройство для определения стрессового состояния человека по голосу, содержащее:
- средство приема для получения речевого сигнала в определенном отрезке времени;
- средство обработки для расчета спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала, преобразованного в цифровую форму, и определения уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характеристикам; и - средство отображение результатов определенного стрессового состояния, отличающееся тем, что средство обработки выполнено с возможностью расчета спектральных характеристик спектра полученного речевого сигнала и определения уровня стрессового состояния по рассчитанным спектральным характеристикам способом по любому из п.п.1-11.
19. Устройство по п.18, отличающееся тем, что средство отображения выполнено в виде средства светового излучения в диапазоне видимых волн, причем длина испускаемой волны света зависит от значения уровня стрессового состояния, определенного средством обработки.
20. Устройство по п.19, отличающееся тем, что средство светового излучения выполнено с возможностью испускать зеленый свет, когда уровень стрессового состояния имеет наименьшие из возможных значений уровня стрессового состояния, желтый свет - для средних из его возможных значений и красный свет — для максимальных из его возможных значений.
21. Устройство по п.18, отличающееся тем, что средство отображения вы- полнено в виде средства вибрации, причем частота вибрационных колебаний зависит от значения уровня стрессового состояния, определенного средством обработки.
22. Устройство по п.21, отличающееся тем, что средство вибрации выполнено с возможностью вибрировать с минимальной частотой вибрационных колебаний вплоть до нуля из числа возможных, когда уровень стрессового состояния имеет наименьшие из возможных значений уровня стрессового состояния, вибрировать со средними частотами вибрационных колебаний из числа возможных для средства вибрации, когда уровень стрессового состояния имеет средние из числа возможных значений уровня стрессового состояния, и вибрировать с максимальными частота- ми вибрационных колебаний из числа возможных для средства вибрации, когда уровень стрессового состояния имеет максимальные из числа возможных значений уровня стрессового состояния.
23. Устройство по п.21, отличающееся тем, что все элементы устройства объединены в составе одного портативного прибора.
24. Устройство по п.21, отличающееся тем, что все элементы устройства входят в состав компьютера или компьютеризированного устройства.
25. Устройство по п.24, отличающееся тем, что компьютеризированное устройство выбирают из группы: цифровой диктофон; сотовый телефон; цифровая камера с записью звука; карманный компьютер.
PCT/RU2006/000514 2006-10-03 2006-10-03 Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé WO2008041881A1 (fr)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2009531339A JP2010506206A (ja) 2006-10-03 2006-10-03 声に応じて人のストレス状態を測定する方法およびこの方法を実行する装置
BRPI0621991-8A BRPI0621991A2 (pt) 2006-10-03 2006-10-03 mÉtodo para determinaÇço do estado de estresse de uma pessoa de acordo com sua voz e um dispositivo para execuÇço do dito mÉtodo
US12/442,718 US20100211394A1 (en) 2006-10-03 2006-10-03 Method for determining a stress state of a person according to a voice and a device for carrying out said method
PCT/RU2006/000514 WO2008041881A1 (fr) 2006-10-03 2006-10-03 Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé
CNA2006800560261A CN101517636A (zh) 2006-10-03 2006-10-03 根据声音确定人紧张状态的方法和实现所述方法的装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/RU2006/000514 WO2008041881A1 (fr) 2006-10-03 2006-10-03 Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2008041881A1 true WO2008041881A1 (fr) 2008-04-10

Family

ID=39268666

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/RU2006/000514 WO2008041881A1 (fr) 2006-10-03 2006-10-03 Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20100211394A1 (ru)
JP (1) JP2010506206A (ru)
CN (1) CN101517636A (ru)
BR (1) BRPI0621991A2 (ru)
WO (1) WO2008041881A1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9439708B2 (en) 2010-10-26 2016-09-13 Medtronic Ardian Luxembourg S.A.R.L. Neuromodulation cryotherapeutic devices and associated systems and methods
WO2018073113A1 (de) 2016-10-20 2018-04-26 Bayer Business Services Gmbh Vorrichtung zur ermittlung von merkmalen einer person
WO2018073114A1 (de) 2016-10-20 2018-04-26 Bayer Business Services Gmbh System zum gezielten informieren einer person

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4519193B1 (ja) * 2009-07-27 2010-08-04 エンパイア テクノロジー ディベロップメント エルエルシー 情報処理システム、情報処理方法
US9138186B2 (en) 2010-02-18 2015-09-22 Bank Of America Corporation Systems for inducing change in a performance characteristic
CN105023570B (zh) * 2014-04-30 2018-11-27 科大讯飞股份有限公司 一种实现声音转换的方法及系统
US10265043B2 (en) * 2014-10-14 2019-04-23 M3Dicine Ip Pty Ltd Systems, devices, and methods for capturing and outputting data regarding a bodily characteristic
JP6306071B2 (ja) 2016-02-09 2018-04-04 Pst株式会社 推定装置、推定プログラム、推定装置の作動方法および推定システム
CN105962956A (zh) * 2016-04-20 2016-09-28 范长英 一种基于计算机通信的医学用情绪检测装置
CN107736893A (zh) * 2017-09-01 2018-02-27 合肥迅大信息技术有限公司 基于移动设备的心理情绪监测系统
US11848019B2 (en) * 2021-06-16 2023-12-19 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Private speech filterings

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4142067A (en) * 1977-06-14 1979-02-27 Williamson John D Speech analyzer for analyzing frequency perturbations in a speech pattern to determine the emotional state of a person
US5327899A (en) * 1993-01-22 1994-07-12 The Johns Hopkins University Polygraph automated scoring systems
RU2107950C1 (ru) * 1996-08-08 1998-03-27 Николай Владимирович Байчаров Способ идентификации личности по фонограммам произвольной устной речи
RU2125399C1 (ru) * 1997-01-23 1999-01-27 Общество с ограниченной ответственностью "ФИТА-проект" Устройство для анализа психофизиологической информации
WO1999022364A1 (en) * 1997-10-29 1999-05-06 Interval Research Corporation System and method for automatically classifying the affective content of speech
JP2000174852A (ja) * 1998-12-03 2000-06-23 Nec Mobile Commun Ltd 携帯電話装置及びその着信音制御方法ならびに記録媒体
RU42905U1 (ru) * 2004-10-05 2004-12-20 Наздратенко Андрей Евгеньевич Система для обнаружения эмоций

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3855416A (en) * 1972-12-01 1974-12-17 F Fuller Method and apparatus for phonation analysis leading to valid truth/lie decisions by fundamental speech-energy weighted vibratto component assessment
US3855417A (en) * 1972-12-01 1974-12-17 F Fuller Method and apparatus for phonation analysis lending to valid truth/lie decisions by spectral energy region comparison
US5976081A (en) * 1983-08-11 1999-11-02 Silverman; Stephen E. Method for detecting suicidal predisposition
US6055501A (en) * 1997-07-03 2000-04-25 Maccaughelty; Robert J. Counter homeostasis oscillation perturbation signals (CHOPS) detection
IL122632A0 (en) * 1997-12-16 1998-08-16 Liberman Amir Apparatus and methods for detecting emotions
US6427137B2 (en) * 1999-08-31 2002-07-30 Accenture Llp System, method and article of manufacture for a voice analysis system that detects nervousness for preventing fraud
US6151571A (en) * 1999-08-31 2000-11-21 Andersen Consulting System, method and article of manufacture for detecting emotion in voice signals through analysis of a plurality of voice signal parameters
US6523008B1 (en) * 2000-02-18 2003-02-18 Adam Avrunin Method and system for truth-enabling internet communications via computer voice stress analysis
IL144818A (en) * 2001-08-09 2006-08-20 Voicesense Ltd Method and apparatus for speech analysis
AU2003218320A1 (en) * 2002-03-21 2003-10-08 U.S. Army Medical Research And Materiel Command Methods and systems for detecting, measuring, and monitoring stress in speech
US7191134B2 (en) * 2002-03-25 2007-03-13 Nunally Patrick O'neal Audio psychological stress indicator alteration method and apparatus
US7321855B2 (en) * 2003-12-15 2008-01-22 Charles Humble Method for quantifying psychological stress levels using voice pattern samples
US20070192108A1 (en) * 2006-02-15 2007-08-16 Alon Konchitsky System and method for detection of emotion in telecommunications
US7571101B2 (en) * 2006-05-25 2009-08-04 Charles Humble Quantifying psychological stress levels using voice patterns

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4142067A (en) * 1977-06-14 1979-02-27 Williamson John D Speech analyzer for analyzing frequency perturbations in a speech pattern to determine the emotional state of a person
US5327899A (en) * 1993-01-22 1994-07-12 The Johns Hopkins University Polygraph automated scoring systems
RU2107950C1 (ru) * 1996-08-08 1998-03-27 Николай Владимирович Байчаров Способ идентификации личности по фонограммам произвольной устной речи
RU2125399C1 (ru) * 1997-01-23 1999-01-27 Общество с ограниченной ответственностью "ФИТА-проект" Устройство для анализа психофизиологической информации
WO1999022364A1 (en) * 1997-10-29 1999-05-06 Interval Research Corporation System and method for automatically classifying the affective content of speech
JP2000174852A (ja) * 1998-12-03 2000-06-23 Nec Mobile Commun Ltd 携帯電話装置及びその着信音制御方法ならびに記録媒体
RU42905U1 (ru) * 2004-10-05 2004-12-20 Наздратенко Андрей Евгеньевич Система для обнаружения эмоций

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9439708B2 (en) 2010-10-26 2016-09-13 Medtronic Ardian Luxembourg S.A.R.L. Neuromodulation cryotherapeutic devices and associated systems and methods
WO2018073113A1 (de) 2016-10-20 2018-04-26 Bayer Business Services Gmbh Vorrichtung zur ermittlung von merkmalen einer person
WO2018073114A1 (de) 2016-10-20 2018-04-26 Bayer Business Services Gmbh System zum gezielten informieren einer person

Also Published As

Publication number Publication date
JP2010506206A (ja) 2010-02-25
CN101517636A (zh) 2009-08-26
US20100211394A1 (en) 2010-08-19
BRPI0621991A2 (pt) 2011-12-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2008041881A1 (fr) Procédé permettant de déterminer l'état de stress d'un individu en fonction de sa voix et dispositif de mise en oeuvre de ce procédé
Fazenda et al. Cave acoustics in prehistory: Exploring the association of Palaeolithic visual motifs and acoustic response
EP1222656B1 (en) Telephonic emotion detector with operator feedback
EP1222448B1 (en) System, method, and article of manufacture for detecting emotion in voice signals by utilizing statistics for voice signal parameters
CN105259459B (zh) 一种电子设备的自动化质检方法、装置和设备
US7606701B2 (en) Method and apparatus for determining emotional arousal by speech analysis
JP4005128B2 (ja) 信号品質の評価
US7724910B2 (en) Atmosphere control device
US6725198B2 (en) Speech analysis system and method
US10052056B2 (en) System for configuring collective emotional architecture of individual and methods thereof
CN110782962A (zh) 听力语言康复装置、方法、电子设备及存储介质
US20230317095A1 (en) Systems and methods for pre-filtering audio content based on prominence of frequency content
Hall Application of multidimensional scaling to subjective evaluation of coded speech
CN110853624A (zh) 言语康复训练系统
JP2022145373A (ja) 音声診断システム
CN109377806B (zh) 一种基于学习等级的测试题分配方法及学习客户端
NL2021041B1 (nl) Spraakherkenning met beeld signaal
Gan et al. Recognition of frog chorusing with acoustic indices and machine learning
JP6589040B1 (ja) 音声分析装置、音声分析方法、音声分析プログラム及び音声分析システム
KR102573186B1 (ko) 동물의 음성 분석정보를 제공하는 장치, 방법 및 기록매체
JP2023531417A (ja) オーディオ認識を活用したライフログ装置およびその方法
KR20230064870A (ko) 온라인 음악 활동을 통한 저시력 장애인 심리분석 서버 및 이를 이용한 심리분석 방법
JP2005192622A (ja) 聴覚能力検査装置
KR20200018859A (ko) 스피치 피드백을 위한 웹 서비스 시스템
RU2221487C1 (ru) Способ оценки эмоционального слуха человека

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 200680056026.1

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 06849594

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

DPE1 Request for preliminary examination filed after expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 567/MUMNP/2009

Country of ref document: IN

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 12442718

Country of ref document: US

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2009531339

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2009118381

Country of ref document: RU

Kind code of ref document: A

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 06849594

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: PI0621991

Country of ref document: BR

Kind code of ref document: A2

Effective date: 20090401

DPE1 Request for preliminary examination filed after expiration of 19th month from priority date (pct application filed from 20040101)