МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ»
(ГУАП)
КАФЕДРА № 41
ОТЧЕТ ЗАЩИЩЕН С ОЦЕНКОЙ
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
к.т.н., доцент |
|
|
|
А.В. Яковлев |
должность, уч. степень, звание |
|
подпись, дата |
|
инициалы, фамилия |
ОТЧЕТ О ПРАКТИЧЕСКОЙ РАБОТЕ № 3 |
Понятие научно-технической информации и стандарты ее описания |
по курсу: ОРГАНИЗАЦИЯ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ |
РАБОТУ ВЫПОЛНИЛ(А)
СТУДЕНТ(КА) ГР. № |
4117 |
|
|
|
А.В. Иванова |
|
|
|
подпись, дата |
|
инициалы, фамилия |
Санкт-Петербург 2025
А.В. Иванова*
студент
*Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Предложения по решению поставленой в нир задачи на основе анализа рецензируемых источников
Введение
Современные технологии дистанционного мониторинга состояния человека находят широкое применение в различных сферах, включая медицину, операторскую деятельность и системы безопасности. Одним из важных аспектов мониторинга является диагностика утомления, поскольку повышенная утомляемость может негативно сказываться на когнитивных функциях, работоспособности и общей безопасности.
В рамках научно-исследовательской работы (НИР) «Дистанционная диагностика утомления человека на основе аудиоданных» рассматривается возможность оценки уровня утомления по характеристикам речевого сигнала. Развитие данной области требует выбора подходящих инструментов и технологий, позволяющих эффективно анализировать аудиоданные, выделять ключевые речевые параметры и определять их зависимость от уровня усталости.
Основной задачей данной работы является анализ существующих инструментов, которые могут быть использованы для разработки прототипа системы диагностики утомления. В ходе исследования будут рассмотрены примеры аналогичных решений, проведён анализ применяемых в них алгоритмов, а также предложены наиболее подходящие подходы для реализации поставленной задачи.
1 Описание поставленной задачи, которую необходимо решить при выполнении нир
Наименование НИР: Дистанционная диагностика утомления человека на основе аудиоданных.
Персональная задача: Анализ инструментов для разработки прототипа ПО дистанционной диагностики утомления человека на основе аудиоданных.
2 Перечень ключевых слов, релевантных поставленной задаче
Keywords: human fatigue diagnostics, audio data analysis, human body condition, openSmile, speech registration, speech signal indicators, operator activity, speech characteristics, low-level descriptors.
Ключевые слова: диагностика утомления человека, анализ аудиоданных, состояние организма человека, openSmile, регистрация речи, показатели речевого сигнала, операторская деятельность, характеристики речи, низкоуровневые дескрипторы.
3 Построение карт связей для источников, собранных с использованием менеджера библиографии Zotero
Для получения карт связей терминов для источников, собранных с использованием Zotero, был выполнен следующий порядок действий:
Произведен экспорт источников из коллекции, содержащей материалы для написания статьи в рамках НИР, в формате файла RIS.
Установлена программа VOSviewer
Через главную панель интерфейса программы VOSviewer выполнено создание карты на основе ранее созданного файла RIS. Для этого последовательно выполнены шаги “Map create”, “create a map based on bibliographic data”, “read data from bibliographic data files”, выбран RIS файл с источниками, выбраны извлекаемые поля: ключевые слова.
3.1 Карта связей терминов и ее анализ
На Рисунках 1-3 представлена карта связей ключевых слов (основных используемых терминов) для источников собранных в Zotero. Визуализация демонстрирует чёткое разграничение терминов на русском и английском языках, что обусловлено включением в коллекцию как отечественных, так и зарубежных публикаций. Это создаёт эффект двуязычной структуры, в которой каждый языковой кластер формирует свои семантические зоны, связанные с определёнными подходами и традициями исследований.
Среди основных кластеров выделяются: терминология, связанная с машинным обучением (включая такие понятия, как "машинное обучение", "глубокая нейронная сеть", "mfcc"), область аудиовизуальной диагностики и кардиореспираторных тестов, а также прикладные аспекты использования нейросетей для распознавания речи человека-оператора в условиях профессиональной деятельности. Особенно плотные связи наблюдаются вокруг термина "речь", объединяющего понятия, связанные с речевыми сигналами, голосовой утомляемостью и техническими средствами её анализа. Это подчёркивает, что речь рассматривается как ключевой биомаркер состояния утомлённости.
Отдельного внимания заслуживает присутствие термина MFCC (мел-кепстральные коэффициенты), который активно используется как универсальный параметр для численного описания речевых характеристик. Его связи с терминами "speech" и "машинное обучение" указывают на его центральную роль в автоматизированной обработке голосовых данных.
С правой стороны карты находится англоязычный кластер, связанный с физиологическими аспектами утомляемости — такие термины, как "fatigue", "humans", "electromyography", "exercise test" и "neuromuscular junction" отражают ориентацию этих исследований на биомедицинскую оценку физического состояния. Это направление исследований дополняет речевой и алгоритмический фокус левой части графа, формируя единое междисциплинарное поле.
Рисунок 1 – Карта связей терминов, для источников собранных с Zotero
Рисунок 2 – Карта связей терминов, для источников собранных с Zotero, визуализация наложения
Рисунок 3 – Карта связей терминов, для источников собранных с Zotero, визуализация плотности элементов