Исследователи из Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого разработали методику по созданию датасета для нейросетей. Методика представляет собой набор практических инструкций и рекомендаций для обучения нейросети распознавать эмоции по голосу.
Чётко структурированная база данных необходима для успешного обучения нейросети. Разработанная методика как раз поможет избежать ошибок на стадии формирования набора инструкций и повысить качество разработок в сфере распознавания палитры эмоций по голосу.
Преимущество разработки — универсальные методические материалы, которые могут быть адаптированы под конкретные запросы, например, для узкоспециализированных программ или улучшения работы «умных» голосовых ассистентов.
Как отмечается, разработка была осуществлена при грантовой поддержке Минобрнауки.
«Чтобы программа правильно обучилась этому, ей нужна чётко структурированная база данных, которой она будет оперировать. Сейчас, в “бум” нейросетей, многие энтузиасты делают хорошие продукты в сфере ИИ и распознавания. Однако допускают ошибки на стадии формирования датасета для таких программ. Ведь в этом деле много нюансов: технических, как соблюсти разные требования к исходным файлам, чтобы сеть верно по ним обучилась, финансовых — можно ли сэкономить при сборе данных из разных источников, юридических — как соблюсти авторские права, обеспечить конфиденциальность данных и так далее. Разработанные нами инструкции помогут избежать этих проблем и повысить качество разработок в сфере распознавания эмоций по голосу», — рассказал один из авторов инструкций Владислав Билев.