Studentų emocinės būklės testavimo metu tyrimas panauduojant biometrines technologijas
Vasilecas, Olegas | Disertacijos gynimo komisijos pirmininkas / Dissertation Defence Board Chairman |
Baušys, Romualdas | Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member |
Peldschus, Friedel | Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member |
Telksnys, Laimutis | Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member |
Turskis, Zenonas | Disertacijos gynimo komisijos narys / Dissertation Defense Board Member |
Disertacijoje nagrinėjamas kompiuterinės sistemos kūrimas, su kuria būtų galima nustatyti asmens psichoemicinę būseną pagal jo balso signalų požymius. Taip pat pateikiama vyzdžio skersmens matavimo sistema. Taigi, pagrindiniai mokslinio tyrimo objektai yra žmogaus balso požymiai ir jo vyzdžio dydžio pa-sikeitimo dinamika. Pagrindinis disertacijos tikslas – sukurti metodikas ir algo-ritmus, skirtus automatiškai apdoroti ir išanalizuoti balso signalo požymius. Šių sukurtų algoritmų taikymo sritis – streso valdymo sistemos programinė įranga. Šiame darbe sprendžiami keli pagrindiniai uždaviniai: analizuojant kalbėtojo balsą, kalbančiojo psichoemocinės būklės identifikavimo galimybės ir vyzdžio dydžio kaitos dinamika. Disertaciją sudaro įvadas, keturi skyriai, rezultatų apibendrinimas, naudotos literatūros sąrašas ir autoriaus publikacijų disertacijos tema sąrašas. Įvade aptariama tiriamoji problema, darbo aktualumas, aprašomas tyrimų objektas, formuluojamas darbo tikslas bei uždaviniai, aprašoma tyrimų metodi-ka, darbo mokslinis naujumas, darbo rezultatų praktinė reikšmė, ginamieji teigi-niai. Įvado pabaigoje pristatomos disertacijos tema autoriaus paskelbtos publika-cijos bei pranešimai konferencijose ir disertacijos struktūra. Pirmajame skyriuje pateikta asmens biometrinių bei fiziologiniu požymiu analizės pagrindu sukurta „Rekomendacine biometrinė streso valdymo sistema” (angl. Recommended Biometric Stress Management System). Sistema gali padėti nustatyti neigiamą streso lygį, pateikia rekomendacijas jo mažinimui, gali padėti valdyti esamą stresinę situaciją ir mažinti stresą ateityje. Antrajame skyriuje tiriamos mikrotremoro dažnio (pagrindinio tono (angl. Pitch) fazinės moduliacijos dažnio) aptikimo galimybės. Pasiūlyta mikrotremoro nustatymo metodika bei algoritmas. Nustatyta, kad kai asmuo patiria stresą, mik-rotremoro dažnis siekia 12 Hz. Trečiajame skyriuje tiriamos balso signalų aptikimo galimybės. Pasiūlyta me-todika bei algoritmas balso signalo požymio nustatymui. Ištirta, kad kai asmuo yra piktas, pagrindinis tonas (angl. Pitch) padidėja 30-50% lyginant su neutralia būsena. Ketvirtajame skyriuje tiriama priklausomybė tarp vyzdžio dydžio ir žmo-gaus psichoemocinės būklės. Pasiūlyta metodika bei algoritmas, paremtas vyz-džio dydžio kaitos matavimais, skirtas nustatyti psichoemocinę būklę. Aprašoma kompiuterinė sistema, skirta įvertinti vyzdžio dydžio pasikeitimą. Pateikiama priklausomybė tarp vyzdžio dydžio ir asmens emocinės būsenos. Disertacijos tema paskelbta 10 mokslinių straipsnių: 3 – mokslo leidiniuose, cituotuose „ISI Web Science“ duomenų bazėse; 4 – buvo publikuojama konfe-rencijų metu, indeksuojama „Thomson ISI Proceedings; 3 kituose antnaujina-muose tarptautiniuose leidiniuose.
The dissertation investigates the issues of creating a computer system that uses voice signal features to determine person’s emotional state. In addition pre-sented system of measuring pupil diameter.The main objects of research include emotion recognition from speech and dynamics of eye pupil size change.The main purpose of this dissertation is employing suitable methodologies and algo-rithms to automatically process and analyse human voice parameters. Created algorithms can be used in Stress Management System software. The dissertation also focuses on researching the possibilities of identification of speaker’s psy-choemotional state: applying the analysis of speaker’s voice parameters and the analysis of dynamics of eye pupil size change. The dissertation consists of four parts including Introduction, 4 chapters, Conclusions and References. The introduction reveals the investigated problem, importance of the thesis and the object of research and describes the purpose and tasks of the paper, re-search methodology, scientific novelty, the practical significance of results ex-amined in the paper and defended statements. The introduction ends in present-ing the author’s publications on the subject of the defended dissertation, offering the material of made presentations in conferences and defining the structure of the dissertation. Chapter 1- the Recommended Biometric Stress Management System found-ed on the speech analysis. The System can assist in determining the level of neg-ative stress and resolve the problem for lessening it and can help to manage cur-rent stressful situation and to minimize future stress by making the level of future need satisfaction more rational. Chapter 2 investigates the possibilities of detecting trends of microtremor frequency (Pitch phase modulation). Suggested methodology and the algorithm microtremor detect and show that when a person experiences stress, the value microtremor can reach 12 Hz. Besides suggested methodology and the algorithm determine the preparation grade students for the examination and evaluation of knowledge based on his speech analysis. Chapter 3 investigates the possibilities of detecting trends of voice signal parameters. Suggested methodology and the algorithm voice signal parameters detect and show, that when a person is in anger state Pitch increases by 30-50 percent compared to a neutral state. Chapter 4 investigates the possibilities of detecting trends of pupil size change depending on person’s psychoemotional state. Suggested methodology and the algorithm detecting psychoemotional state based on measurements pupil size change. Presented hardware system to measure the pupil size change. Shows relationship between pupil size and person's emotional state.