Al di là delle parole: decifrando le emozioni nella voce con la tecnologia
Studio sull’applicazione dell’IA nelle interpretazioni della voce umana
Questa sezione della tesi mira a illustrare come le voci artificiali possano essere in grado da una parte di captare le emozioni attraverso la voce umana e dall’altra di imitarne le caratteristiche al fine di replicare in modo convincente gli stati emotivi.
Innanzitutto, come è possibile che una intelligenza artificiale sia in grado di decifrare gli stati emotivi umani attraverso l’analisi della voce?
L’input, in questo caso un input derivante dalla voce umana, non è solo semiotica, ma porta con sé una ricchezza incredibile di significato grazie anche al non verbale, cioè le emozioni, che diventano evidenti nei ritmi e nelle modulazioni della vocalizzazione, creando semantica. Ogni emozione si manifesta quindi nella voce con caratteristiche acustiche distintive, come abbiamo visto nel primo capitolo.
Questo argomento sarà approfondito attraverso l’analisi di alcuni studi significativi. Il primo, “Affective voice interaction and artificial intelligence”, si concentra sulle caratteristiche acustiche del gender e sulle emozioni secondo il modello PAD62.
In un secondo momento approfondiremo una serie di nuovi software che segnano un passo importante verso una comprensione più profonda di come le emozioni possano essere efficacemente incorporate nella comunicazione uomo-macchina.
62 Il modello PAD (Pleasure, Arousal, Dominance), sviluppato da Mehrabian e Russell, è una teoria psicologica che fornisce un quadro per comprendere e categorizzare le emozioni umane ed è ampiamente utilizzato nella computazione affettiva e nell'interazione uomo-macchina. Misura gli stati emotivi in tre dimensioni: piacere, eccitazione e dominio, trasformando l’analisi delle voci emotive discrete in studi quantitativi. In pratica, questo modello viene utilizzato nella ricerca psicologica e nell’informatica affettiva al fine di analizzare e interpretare le emozioni, sia in contesti umani sia nell’interazione con sistemi di intelligenza artificiale. Mehrabian, A. (1996). Pleasure-arousal-dominance: A general framework for describing and measuring individual differences in temperament. Current Psychology, 14(4), 261–292. doi:10.1007/BF02686918.
Questo brano è tratto dalla tesi:
Al di là delle parole: decifrando le emozioni nella voce con la tecnologia
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Informazioni tesi
Autore: | Aniello D'agostino |
Tipo: | Laurea II ciclo (magistrale o specialistica) |
Anno: | 2023-24 |
Università: | Università Telematica "Universitas Mercatorum" |
Facoltà: | Psicologia |
Corso: | Psicologia |
Relatore: | ALESSIA SCARINCI |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 90 |
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