KAK_GOLOS_VYDAYoT_EMOTsII

1.

КАК ГОЛОС ВЫДАЁТ
ЭМОЦИИ: АНАЛИЗ ЭМОЦИЙ
В PRAAT
Выполнила: Плюснина Александра
Викторовна
Научный руководитель: д.ф.н. Раднаева Л.Д.
БГУ имени Доржи Банзарова, 2026 г.

2.

ПРОБЛЕМА И АКТУАЛЬНОСТЬ
Почему это важно?
1. Голосовые помощники плохо распознают эмоции —
отвечают нейтрально на грусть или раздражение.
2. Нет объективных численных данных по русской
эмоциональной речи.
Актуальность: создание «эмоционального ИИ»
требует акустических маркеров эмоций.

3.

ОБЪЕКТ, ПРЕДМЕТ, ЦЕЛЬ И ГИПОТЕЗА
Объект: устная русская речь с разными эмоциями.
Предмет: частота основного тона (F0), длительность, громкость.
Цель: выявить акустические различия между нейтральной, радостной,
грустной и злой интонацией.
Гипотеза:
1. Радость, злость → повышение частоты основного тона, увеличение
громкости и ускорение темпа речи
2. Грусть → понижение частоты, снижение громкости и замедление темпа
3. Стабильность - длительность фразы, изменчивость - частота оснвного тона

4.

МЕТОДОЛОГИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА
Фраза - «На улице идёт дождь» (нейтральная по смыслу).
3 диктора - женщины, 20-28 лет, не актеры.
4 эмоции: нейтрально, грусть, злость, радость.
По 3 повтора на эмоцию → 12 файлов на диктора.
Анализ в программе Praat - F0 min/max/средняя,
громкость, длительность. Метод - filtered autocorrelation
(диапазон 100–500 Гц)

5.

РЕЗУЛЬТАТЫ - ЧАСТОТА
Эмоция
Средняя F0 (Гц)
Нейтрально
190,3
Грусть
207,3 ↑ (вместо ↓)
Злость
195,3 (≈ нейтр.)
Радость
222,3 (макс)

6.

РЕЗУЛЬТАТЫ - ДЛИТЕЛЬНОСТЬ
Эмоция
Длительность
Радость
1,418 (быстрее всех)
Нейтрально
1,539
Злость
1,652
Грусть
1,752 (медленнее всех)
ЗАКОНОМЕРНОСТЬ

7.

РЕЗУЛЬТАТЫ - ГРОМКОСТЬ
Эмоция
Громкость
Грусть
70,0 (тише всех)
Нейтрально
70,7
Радость
74,7
Злость
75,3 (громче всех)

8.

ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ
РАЗЛИЧИЯ ДИКТОРОВ
Алина — самая экспрессивная:
шире всего диапазон F0, максимум громкости при злости (77 дБ).
Елизавета — самая сдержанная:
разница между нейтрально и радостью всего 14 Гц.
Дарья — средние результаты, близкие к
общим значениям.
Индивидуальный стиль влияет на акустику эмоций.

9.

ВЫВОДЫ
1. Самый надежный маркер — длительность (грусть длиннее, радость короче).
2. Громкость выше при злости и радости.
3. F0 изменчива: радость - выше, но грусть не всегда ниже.
Практическая польза:
1. Обучение голосовых помощников эмоциям.
2. Анализ речи в судебной лингвистике.
3. База данных для машинного обучения.
Перспективы:
1. Расширение выборки дикторов
2. Новые эмоции
3. Сравнение с данными актеров