Система анализа степени утомления по голосу
контроль утомления психофизиологическое состояние безопасность производства планирование трудовых ресурсов нейронная сеть искусственный интеллект AI fatigue score fatigue detection анализ голоса
Введение
Международные организации, разрабатывающие нормативные документы и контролирующие безопасность движения воздушных и морских судов, создали рекомендации, регламентирующие нормы усталости членов команд и экипажей этих судов. Рекомендуется использовать научные методологии контроля утомляемости, основанные на предпосылках, что причинами утомляемости являются недосыпание, длительные периоды бодрствования, влияния циркадных ритмов, рабочая нагрузка. Однако, методология — это не измерительный инструмент, позволяющий объективно оценить степень утомления человека. Методология, например, не может учесть тот факт, что во время промежутка времени, предназначенного для сна, человек бодрствовал.
Разработанная система представляет собой инструмент для измерения степени утомления. 
Так как источником информации является голос, то анализ может производиться дистанционно и непосредственно во время профессиональной деятельности человека.

Предназначение программы
Система анализа степени утомления по голосу решает следующие научно-технические проблемы: 
-	отсутствие инструмента объективного контроля степени утомления человека удалённым, бесконтактным способом,
-	отсутствие научных знаний о зависимости параметров голоса от степени утомления.
Области применения:
-	управление ресурсами с учётом утомляемости персонала,
-	обеспечение безопасности производства.

Функциональные характеристики программы
Функции, выполнение которых обеспечивает система:
-	Приём и предобработка аудиозаписей речи,
-	Анализ признаков утомления в голосе,
-	Вывод результата анализа степени утомления.
Параметры обрабатываемых аудиозаписей речи:
-	Формат записи: WAV, PCM, 16 bit, 8 kHz, mono;
-	соотношение сигнал/шум - не менее 20 dB;
-	уровень какофонии (помехи от сторонних голосов) - не более -10 dB;
-	соотношение уровня сигнала к помехам от источников музыки - не менее 20 dB;
-	коэффициент нелинейных искажений - не более 0,1%;
-	продолжительность фрагмента вокализованной речи, достаточной для проведения анализа и выдачи результата - не менее 30 сек.
Выходная реакция системы в 3-ёх вариантах:
-	бинарный ответ – о наличии или отсутствии признаков утомления,
-	3 класса степени утомления – норма, усталость, сильная усталость,
-	степень утомления в диапазоне от 0 до 1.
Точность определения степени утомления (accuracy) в отдельной фразе:
-	95,30% при 2-ух классов утомления (признаки отсутствуют, признаки присутствуют),
-	94,99: при 3-ёх классов утомления (норма, утомление, сильное утомление)
Система состоит из следующих модулей:
-	Модуль обработки аудиозаписей для преобразования аудиофайлов в необходимый для нейронной сети формат. Язык программирования - С++.
-	Предобученная модель нейронной сети (полученная на фреймворке машинного обучения PyTorch).
-	Модуль постобработки результатов анализа и формирования результата. Язык программирования - Python.
-	Модуль управления компонентами системы.
-	База дынных для сохранения результатов анализа.
Система анализа степени утомления по голосу предназначена для бесконтактного, дистанционного анализа состояния человека и раннего предупреждения состояний утомления и у работников в процессе их профессиональной деятельности в таких отраслях экономики как транспортная, энергетическая, космическая, образовательная и др. 	
Разработанное программное обеспечение анализа степени утомления человека на основе анализа параметров голосовой биометрии может быть использовано для контроля состояния пилотов воздушных судов гражданской авиации, машинистов поездов, водителей пассажирского и грузового транспорта, персонала атомных и гидроэлектростанций, диспетчеров диспетчерских служб и т. д.
Дмитрий
Леднов
Анатольевич
научный руководитель
Кандидат технических наук
Старший научный сотрудник
' - '
' - '
' - '
' - '
РОССИЯ
Екатерина
Истратова
Михайловна
Директор
РОССИЯ
82.05.21
Принятие решений. Модели и методы принятия решений
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Дмитрий
Леднов
Анатольевич
Разработка и программирование алгоритмов обработки аудиоданных, машинное обучение.
РОССИЯ
Виктор
Истратов
Алексеевич
Обработка дата-сетов аудиозаписей, разработка пользвательских интерфейсов, машинное обучение, разработка технических заданий.
РОССИЯ
Александр
Арутинов
Юрьевич
Разработка архитектуры системы, разработка ПО взаимодействия компонентов систем, разработка пользовательских интерфейсов, формирование инсталляционных пакетов ПО, документирование.
РОССИЯ
Екатерина
Истратова
Михйловна
Обработка датасетов аудиоданных, машинное обучение.
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "НЕЙРОКОТ"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "НЕЙРОКОТ"
1197746711271
ЕКАТЕРИНА
ИСТРАТОВА
МИХАЙЛОВНА
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью