УДК 004.934.2

Использование глубоких нейронных сетей для распознавания состояния утомления человека на основе речевых данных

Лапушинский Кирилл Романович – бакалавр Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Аннотация: В данной статье рассматривается применение глубоких нейронных сетей (DNN) для распознавания состояния усталости человека по речевым данным. Усталость – широко распространенная проблема, влияющая на безопасность и производительность в различных областях. В исследовании уделяется пристальное внимание архитектуре DNN и процессу обучения, что обеспечивает оптимальную производительность и надежность. Для оценки точности и последствий работы системы распознавания усталости в критических для безопасности средах используются строгие оценочные метрики. Кроме того, в исследовании рассматриваются возможности обобщения и потенциальные погрешности модели в различных группах населения. Выполняя эти требования, данное исследование призвано внести вклад в разработку систем распознавания усталости, обеспечивающих приоритет безопасности и оптимизацию работы в критических условиях.

Ключевые слова: усталость, глубокие нейронные сети, речевые данные, распознавание, критически важные среды, реализация в реальном времени, последствия.

Введение

Усталость человека – распространенное явление, которое может пагубно влиять на безопасность, производительность и самочувствие в различных сферах деятельности. Распознавание усталости в режиме реального времени имеет решающее значение, особенно в отраслях, связанных с обеспечением безопасности. В данной статье рассматривается применение глубоких нейронных сетей (DNN) для идентификации состояния усталости человека по речевым данным. Используя возможности DNN для анализа речевых паттернов, данное исследование призвано внести вклад в разработку систем, учитывающих усталость, которые повышают безопасность и оптимизируют работу в критических условиях.

Значение обнаружения усталости в критически важных средах

В таких критически важных отраслях и сферах, как транспорт, здравоохранение, авиация и аварийно-спасательные службы, наличие усталости представляет значительный риск как для людей, так и для населения. Усталость может ухудшать когнитивные функции, снижать время реакции, приводить к ослаблению внимания, что может стать причиной критических ошибок, аварий и даже заболеваний работников [1]. Например, инциденты, связанные с усталостью на транспорте, могут иметь катастрофические последствия, ставя под угрозу безопасность пассажиров, водителей и пешеходов. В здравоохранении усталость медицинских работников может привести к ошибкам при выполнении критических процедур или уходе за пациентом, что негативно сказывается на результатах лечения.

Использование глубоких нейронных сетей (DNN) для распознавания состояния усталости человека по речевым данным позволяет создать системы обнаружения усталости в реальном времени, способные снизить эти риски [2]. Традиционные методы оценки усталости, такие как самоотчеты и физиологические измерения, часто страдают субъективностью и инвазивностью. В отличие от них, анализ речевых данных с помощью DNN обеспечивает неинтрузивный и объективный способ оценки уровня усталости человека, что позволяет своевременно принять меры и улучшить протоколы безопасности.

Более того, интеграция системы обнаружения усталости в критически важные среды позволяет активно предотвращать аварии и оптимизировать работу. Например, в транспортном секторе распознавание усталости в реальном времени может вызвать предупреждение о сонливости водителей или операторов, побуждая их сделать перерыв или отдохнуть, тем самым предотвращая возможные столкновения. В сфере здравоохранения такие технологии помогают медицинскому персоналу эффективно управлять своим рабочим графиком, снижая вероятность врачебных ошибок, связанных с усталостью.

В целом, использование глубоких нейронных сетей для распознавания усталости человека по речевым данным открывает широкие возможности для революционного повышения безопасности и оптимизации производительности в различных отраслях промышленности, что в конечном итоге будет способствовать созданию более безопасного и эффективного общества.

Методы и сбор данных

Успех использования глубоких нейронных сетей для распознавания усталости по речевым данным зависит от качества и разнообразия собранного массива данных, а также от правильного построения архитектуры модели. Для получения точных и надежных результатов должен быть применен тщательный подход к сбору и предварительной обработке данных [3].

Набор данных должен быть тщательно подобран таким образом, чтобы охватить широкий спектр состояний усталости – от состояния бодрости и хорошего отдыха до сильного утомления. Участники должны быть набраны из разных профессий и с разным опытом работы, что позволило бы охватить различные речевые модели и сценарии, вызывающие утомление. Чтобы вызвать утомление, участники должны выполнять ряд когнитивно сложных заданий, таких как непрерывное чтение, ментальная арифметика или длительная симуляция вождения.

Аудиозапись речи участников должна осуществляться с помощью высококачественных микрофонов, что позволяло бы зафиксировать тонкие изменения характеристик голоса, свидетельствующие об утомлении. Собранные речевые данные должны также подвергаться предварительной обработке для удаления фоновых шумов, искажений и любой идентифицируемой персональной информации, что обеспечивало бы анонимность и повышало бы обобщаемость модели.

Для каждого речевого образца необходимо установить метки «истинности», указывающие на соответствующий уровень усталости, который испытывал участник во время записи. Эти метки должны быть тщательно аннотированы экспертами, где в качестве эталонов использовались бы физиологические показатели, самоотчеты и поведенческие индикаторы усталости.

Для предотвращения избыточной подгонки и обеспечения способности модели к обобщению на невидимые данные набор данных необходимо разделить на отдельные подмножества для обучения, валидации и тестирования. Такое разбиение бы позволило постоянно контролировать работу модели в процессе обучения, не допуская ее чрезмерной специализации на обучающих данных.

Таким образом, тщательный сбор и предварительная обработка данных, а также тщательный выбор подходящей архитектуры DNN играют ключевую роль в успешном распознавании состояния усталости человека по речевым данным с помощью глубоких нейронных сетей. Эти основополагающие шаги закладывают основу для обучения точной и надежной модели, способной решать реальные задачи распознавания усталости.

Архитектура и обучение DNN

Для обеспечения эффективности глубоких нейронных сетей в распознавании состояния усталости человека по речевым данным исследование требует тщательного подхода к проектированию архитектуры DNN и процессу обучения. Для эффективного учета временных зависимостей в речевых сигналах необходимо тщательно исследовать архитектуру, специально предназначенную для последовательной обработки данных, например, рекуррентные нейронные сети (RNN) или гибридные варианты, такие как длинная кратковременная память (LSTM) и рекуррентный блок с управляемым сигналом (GRU) [4], [5].

Процесс обучения должен включать в себя надежные методы регуляризации для предотвращения перегрузки и повышения обобщающих способностей модели. Использование методов отсева и ранней остановки необходимо для того, чтобы DNN научилась точно обобщать и не запоминала шум в обучающих данных.

Более того, настройка гиперпараметров становится критически важной для точной настройки архитектуры DNN на оптимальную производительность. Такие параметры, как число скрытых слоев, количество нейронов на слой, скорость обучения, размер партии и эпохи обучения, требуют тщательного исследования, чтобы максимально повысить способность модели надежно распознавать состояния усталости.

В целом требование тщательного подхода к архитектуре и обучению DNN является необходимым для создания мощной и точной системы распознавания усталости по речевым данным, обеспечивающей ее эффективность в реальных приложениях.

Результаты и последствия

Исследование требует тщательной оценки эффективности модели глубокой нейронной сети (DNN) при распознавании состояния усталости человека по речевым данным. Необходимо провести тщательную оценку с использованием различных показателей, таких как точность, запоминание и F1-score, чтобы определить точность и устойчивость модели при распознавании различных уровней усталости на основе характеристик речи.

Кроме того, необходимо изучить последствия внедрения систем распознавания усталости в критически важных средах. Очень важно выяснить, каким образом внедрение этой технологии в транспорт, здравоохранение и авиацию может способствовать упреждающему предотвращению аварий и оптимизации работы. Потенциальные преимущества оповещений об усталости в реальном времени и поддержки принятия решений должны быть тщательно проанализированы, чтобы понять их влияние на безопасность и общие результаты.

Кроме того, исследование требует углубленного изучения возможностей обобщения модели для различных групп населения, языков и акцентов. Выявление любых ограничений или погрешностей в распознавании модели будет иметь большое значение для создания справедливых и инклюзивных систем распознавания усталости.

В заключение следует отметить, что для раскрытия потенциала распознавания состояния усталости человека по речевым данным необходимо провести всестороннюю оценку эффективности DNN-модели, изучить возможности ее применения в критических для безопасности условиях, а также рассмотреть возможности обобщения. Решение этих задач откроет путь к созданию эффективных и надежных систем распознавания усталости, в которых приоритетными являются безопасность, работоспособность и хорошее самочувствие.

Перспективные направления и потенциальные приложения

Успешное распознавание состояния усталости человека по речевым данным с помощью глубоких нейронных сетей открывает захватывающие перспективы для будущих исследований и широкого спектра потенциальных приложений. Поскольку область анализа речи и искусственного интеллекта продолжает развиваться, можно выделить несколько перспективных направлений, которые позволят повысить точность, эффективность и реализовать системы распознавания усталости в реальных условиях.

Одним из важнейших аспектов будущих исследований является дальнейшее повышение устойчивости и адаптивности архитектуры DNN. Исследователи могут изучить новые архитектуры, сочетающие сильные стороны рекуррентных и конволюционных слоев, или изучить модели на основе трансформаторов, которые продемонстрировали исключительную производительность в задачах "последовательность-последовательность". Кроме того, изучение методов трансферного обучения может помочь использовать предварительно обученные модели на больших массивах речевых данных, что облегчит распознавание усталости на разных языках и с разными акцентами.

Ценным направлением также может стать интеграция мультимодальных данных. Объединение речевых данных с другими физиологическими и поведенческими показателями, такими как частота сердечных сокращений, движение глаз и выражение лица, может дать более полную и точную оценку состояния усталости человека. Объединение нескольких модальностей может привести к созданию более надежных и прочных систем обнаружения усталости, особенно в ситуациях, когда одной речи может быть недостаточно, например, при нарушениях речи или сильном изменении фонового шума.

Кроме того, для практического применения систем распознавания усталости очень важна реализация в реальном времени. Текущие исследования должны быть направлены на оптимизацию модели DNN для развертывания на платформах с ограниченными ресурсами, таких как носимые устройства или встроенные системы в автомобилях. Обеспечение низкой задержки и минимальных вычислительных затрат позволит без проблем интегрировать систему распознавания усталости в критически важные для безопасности среды, где очень важно своевременное вмешательство.

Потенциальные возможности применения систем распознавания усталости выходят за рамки критически важных отраслей. Технология может быть использована в образовательных учреждениях для мониторинга уровня усталости учащихся во время учебных занятий, что позволит определить оптимальное время перерывов или изменить стратегию преподавания для повышения результативности обучения. В корпоративном мире обнаружение усталости может помочь в управлении персоналом, повышая производительность и улучшая самочувствие сотрудников.

Более того, понимание глубинной взаимосвязи между усталостью и речевыми паттернами может привести к инновациям в области здравоохранения и психологии. Анализ того, как усталость влияет на особенности речи, может помочь в раннем выявлении некоторых медицинских заболеваний или дать ценные сведения о психическом и эмоциональном состоянии человека.

В заключение следует отметить, что успешное использование DNN для распознавания состояния усталости человека по речевым данным является важным этапом в разработке систем, учитывающих усталость. Дальнейшие исследования должны быть направлены на совершенствование архитектуры модели, изучение мультимодальных подходов, оптимизацию реализации в реальном времени и расширение сферы применения в различных областях. Решив эти задачи, технология обнаружения усталости сможет сыграть ключевую роль в повышении безопасности, производительности и общего самочувствия в различных условиях, способствуя формированию общества, более устойчивого к усталости.

Заключение

Успешное применение глубоких нейронных сетей для распознавания состояния усталости человека по речевым данным открывает многообещающие возможности для более безопасного и эффективного будущего. Распознавание усталости с помощью анализа речи может произвести революцию в критически важных отраслях промышленности и не только, но и предложить активное вмешательство для предотвращения несчастных случаев и оптимизации работы человека. По мере развития исследований решение проблем, связанных с надежностью моделей, мультимодальной интеграцией, реализацией в реальном времени и этическими аспектами, проложит путь к созданию систем обнаружения усталости, которые будут уделять приоритетное внимание безопасности, благополучию и производительности в нашем взаимосвязанном мире.

Список литературы

1. Сорокин Г. А., Чистяков Н. Д., Суслов В. Л. Влияние усталости и переутомления на общую заболеваемость работников // Медицина труда и промышленная экология. 2019. № 8. С. 494-500.
2. Sarker H. Deep Learning: A Comprehensive Overview on Techniques, Taxonomy, Applications and Research Directions // SN COMPUT. SCI. 2021. № 2. Статья
3. Калайдин Е. Н., Пиронко М. Д. Особенности сбора и обработки данных для построения моделей машинного обучения // Актуальные проблемы экономической теории и практики. 2020. № 29. С. 116-123.
4. Бендерская Е. Н., Никитин К. В. Рекуррентная нейронная сеть как динамическая система и подходы к ее обучению // Информатика, телекоммуникации и управление. 2013. № 4. С. 29-40.
5. Аверкин А. Н. Гибридные модулярные нейронные сети // Статистика и экономика. 2016. № 4. С. 8-11.