Emotion recognition by speech signal characteristics (linguistic, clinical, informative aspects)
The paper presents an experimental project of linguists, medical professionals, lawyers, computer security specialists dealing with emotions discernment by basic speech signal characteristics. The software has been created, and its first testing has been carried out in the social network VKontakte. The collected recordings of speech fragments of live spontaneous proximate-intermediated dialogical speech were analyzed at several levels. First, a complex linguistic analysis revealed lexico-semantic and prosodic features of emotionality. Then, a comparison with the software results was carried out, and the data obtained were systematized. Also, conclusions on the leading role of prosody in revealing hidden types of emotional stress were made. Frequent agreements of digital meanings of prosodic elements in speech segments were found demonstrating emotions not fixed at the lexico-semantic level. Finally, the working formulation for external and internal ways of emotionality expression in the live speech was offered.
Keywords
emotions,
prosodics,
speech recognition,
experiment,
computer programAuthors
| Prokofyeva Larisa P. | Saratov State Medical University | prokofievalp@mail.ru |
| Plastun Inna L. | Saratov State Technical University | inna_pls@mail.ru |
| Filippova Natalya V. | Saratov State Medical University | natdoc@mail.ru |
| Matveeva Lubov Yu. | Saratov State Medical University | lyu.matveeva91@yandex.ru |
| Plastun Natalya S. | Higher School of Economics | nsplastun_1@edu.hse.ru |
Всего: 5
References
Yang N. Algorithms for Affective and Ubiquitous Sensing Systems and for Protein Structure Prediction. New York, 2015. 186 p.
Damasio A. R. Descartes’ error: Emotions, reason, and the human brain. New York, NY, Putnam’s Sons, 1994.
Hopkins C. S., Ratley R. J., Benincasa D. S., Grieco J. J. Evaluation of Voice Stress Analysis Technology // Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. Hawai: IEEE, 2005. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/1385268 (дата обращения 22.05.2019).
Lövheim H. A new three-dimensional model for emotions and monoamine neuro-transmitters // Med. Hypotheses. 2012. No. 78. P. 341-348.
Филиппова Н. В., Барыльник Ю. Б., Антонова А. А., Деева М. А., Гусева М. А. Роль психолингвистических методов в диагностике нарушений речевого и умственного развития у детей // Российский психиатрический журнал. 2016. № 5. С. 555-561.
Соколов Е. Н. Сферическая модель интеллектуальных операций // Психологический журнал. 2001. Т. 22, № 3. С. 49-56.
Киселев В. В. Автоматическое определение эмоций по речи // Образовательные технологии. 2012. № 3. С. 85-89.
Матвеева Л. Ю., Прокофьева Л. П. Звуковое отражение эмоций (инструментальные методы в фоноскопической экспертизе) // Изв. Сарат. ун-та. Новая серия. Серия: Филология. Журналистика. 2016. Т. 16, № 2. С. 152-155.
Ганзин И. В. Клиническая лингвистика: комплексная диагностика речевого поведения при психических расстройствах. Симферополь: Феникс, 2011. 400 с.
Ганзин И. В. Основы психосоматики. Психобиосоциальная модель: Интегративное учеб. пособие. Симферополь: Доля, 2012. 184 с.
Пластун И. Л., Захаров А. А., Еремин Н. А. Автоматизированная система для определения психологического состояния человека по динамике речевого сигнала // Социально-гуманитарные технологии. 2018. № 1 (5). С. 74-78.
Вартанов А. В. Антропоморфный метод распознавания эмоций в звучащей речи // Национальный психологический журнал. 2013. № 2 (10). С. 69-79.
Величкова Л. В. Психолингвистическая основа исследования эмоциональности звучащей речи // Вопросы психолингвистики. 2007. № 5. С. 21-27.
